Durante la década de los 70, los matemáticos e informáticos se encontraron con un gran problema: a la par que los datos que procesaban las máquinas seguían aumentando, la búsqueda de estos requería saber cómo estas los guardaban.

En esa misma década, Edgar F. Codd, un matemático británico que trabajaba para IBM, publicó un artículo en el que desarrollaba el concepto de modelo relacional; es decir, con tablas interconectadas –formadas por filas y columnas– que eliminan esta barrera física.

Sus ideas dieron lugar en 1974 a SEQUEL –Structured English Query Language–, de la mano de Donald D. Chamberlain y Raymon F. Boyce, también investigadores en IBM, quienes crearon este para que se pareciera lo máximo posible al inglés, y que cualquier usuario pudiera usarlo.

Curiosamente, por un problema de derechos por otra marca registrada, tuvieron que cambiar al nombre de SQL, como se conoce a día de hoy, tanto por su pronunciación angloparlante como en su versión castellanizada.

Su explosión fue tal que se convirtió en un estándar, con lo cual aunque cambies de sistema, su base seguirá siendo la misma. Y, en la actualidad, continúa siendo esencial para programadores, analistas e investigadores.

La importancia de SQL: 50 años después sigue siendo imprescindible

A diferencia de lo que ocurre con lenguajes como Python o JavaScript, SQL no es un lenguaje de programación de propósito general, sino declarativo; es decir, que no le pides a la máquina una forma concreta de realizar el trabajo, sino que le pides los datos que quieres obtener.

Imagina esto como si tuvieras una tabla de Excel o cualquier hoja de cálculo. Con esto en mente, SQL se comporta de forma muy sencilla para sus diferentes acciones básicas: crear e insertar datos, leerlos, actualizarlos y borrarlos.

Esto es vital para servicios tan rutinarios como acceder a Netflix, ya que muchas plataformas, como esta de streaming, buscan tu usuario en la base de datos al intentar iniciar sesión, con el objetivo de verificar tu contraseña y mostrar tu catálogo personalizado.

Incluso en sectores estratégicos, como finanzas y banca, los registros de SQL son indispensables, ya que es uno de los lenguajes más consistentes y seguros, a pesar de que las inyecciones SQL son bien conocidas por los analistas de ciberseguridad.

Hasta en ese videojuego que guarda un montón de inventario, estadísticas y horas de juego, SQL se convierte en uno de los principales aliados para que todo funciones de forma estable y sin errores.

Si estudias programación o eres un aficionado de este tipo de herramientas, hay varias formas de aprender este lenguaje sin que resulte complicado y, en muchos casos, con un punto de diversión.

Juegos, cursos gratuitos y foros para aprenderlo todo sobre SQL

Comenzar el aprendizaje de SQL es como cualquier otro lenguaje, ya que tendrás que aprender los conceptos esenciales, como pedir datos con SELECT, especificar la tabla con FROM, filtra información con WHERE, así como practicar con operadores matemáticos.

Domina estos términos básicos y verás cómo todo lo siguiente es mucho más sencillo, ya que la comunidad comparte numerosas soluciones a problemas que, seguramente, otros ya han enfrentado. Aquí puedes entrar en comunidades como r/SQL o r/learnsql en Reddit, que son algunas de las más activas.

También en Stack Overflow encontrarás recomendaciones y consejos ante errores muy frecuentes de otros programadores que ya han tenido que lidiar con estos.

Para avanzar hacia búsquedas o filtros más complejos, lo mejor es elegir alguna plataforma que funcione como un videojuego, ya que evitarás tener que ponerte desde el principio con herramientas profesionales, pero dominarás el manejo de SQL.

En este ámbito, SQL Murder Mystery es una de las mejores alternativas que puedes utilizar, ya que tendrás que resolver crímenes cruzando las bases de datos que tiene la policía en sus manos. Es el acercamiento más divertido que puedes tener hacia este lenguaje.

Otra opción es SQLBolt, que cuenta con un tutorial interactivo que divide la teoría a la izquierda –de forma muy resumida para que no se haga muy denso– y los ejercicios en el lado derecho.

Si ya has dominado los anteriores, un escalón por encima en dificultad se encuentra la introducción a SQL de Kaggle, con la que tendrás ejemplos de código real sobre bases de datos masivas en la nube, aproximándose ya a lo que te encontrarías en la vida real.

En la cúspide de los juegos, se encuentra LeetCode, una página que ya te ofrecerá lo mejor para poder superar entrevistas con nivel técnico en el manejo de SQL.

A partir de este punto, cuando sientas que ya has dominado todos estos videojuegos, lo mejor es pasar al mundo de lo real. Y lo mejor de todo: no vas a tener que pagar por licencias ni realizar configuraciones extrañas.

Una de las mejores aplicaciones es DBeaver, que se utiliza para gestionar bases de datos y lo utilizan miles de personas en su rutina.

Pero también puedes optar por un motor de bases de datos ultra ligero, como SQLite, con el que no vas a necesitar instalar nada muy complejo y tampoco requiere de servidores, ya que eso implicaría otro tipo de conocimiento.

Para practicar con cada una de ellas, o la que más te haya gustado, lo mejor es conseguir bases de datos desde Kaggle o Our World in Data, donde encontrarás archivos CSV de todo tipo.

Por ejemplo, puedes acceder a estadísticas de Spotify, datos agregados del cambio climático a lo largo de los años, el precio de las entradas de cine, o cualquier otra temática que se te puede ocurrir.

Simplemente importa este CSV en DBeaver o la que hayas elegido y pon en práctica todos los conocimientos adquiridos de SQL. Notarás que, desde aquel primer juego y conceptos básicos, has alcanzado un nivel profesional para hacer frente a cualquier entrevista.

Con esto es posible que haya un consumo innecesario de ancho de banda, rastreo de actividad y ralentización de conexiones. Por esa razón, cada vez más usuarios buscan alternativas de bloqueadores a nivel de red.

De aquí ha surgido un nuevo proyecto desarrollado por el ingeniero egipcio conocido como ZedAxis, que plantea una perspectiva distinta. Todo se ha logrado con una diminuta placa de bajo coste para bloquear cientos de miles de dominios publicitarios.

¿Quieres saber cómo es posible conseguir este resultado? Solo se tuvieron que invertir 5 euros para restringir la publicidad excesiva de internet, sin necesidad de instalar extensiones o aplicaciones en cada equipo.

Un ESP32-C3 de apenas 5 euros que funciona como bloqueador DNS

Imagínate poder hacer un bloqueo de anuncios efectivo con un dispositivo que parece un pendrive y que puedes conectar directamente al router WiFi para que comience a funcionar.

Todo eso con un presupuesto de solo 5 euros. Para ello, tal y como se puede ver en el vídeo, el proyecto de ZedAxis se ha basado en una placa ESP32-C3 SuperMini, un microcontrolador muy económico que incorpora conectividad WiFi, Bluetooth 5.0 y alimentación mediante USB-C.

Básicamente, es todo lo que se requiere para hacer que haya un buen funcionamiento para lograr estos objetivos. A diferencia de soluciones más conocidas basadas en Raspberry Pi, esta alternativa es económica, incluso más que opciones de pago como apps y extensiones para Chrome u otros navegadores.

Según la documentación del desarrollador, el dispositivo actúa como un "DNS sinkhole", es decir, intercepta las consultas DNS y bloquea aquellas que coinciden con dominios relacionados con publicidad o seguimiento digital.

La instalación también resulta relativamente sencilla. El creador mostró el funcionamiento en un vídeo publicado en YouTube, donde conecta la placa a un puerto USB de un router y gestiona la configuración desde un panel web.

El sistema incluye descubrimiento mediante mDNS, actualizaciones OTA (Over The Air) y acceso remoto a la administración del dispositivo. De este modo, se mantiene actualizado sin tener que conectar la placa de nuevo.

El código fuente se encuentra disponible en GitHub bajo licencia MIT, lo que facilita que cualquier usuario pueda estudiar su funcionamiento, adaptarlo o incluso construir su propia versión.

La técnica que permite almacenar 537.000 dominios en solo 4 MB

La parte más llamativa del proyecto es la estrategia empleada para gestionar la lista negra porque es capaz de almacenar más de 500.000 dominios dentro de una memoria flash de apenas 4 MB.

Esto es realmente impresionante porque guardar los nombres completos de los dominios consumiría demasiados recursos. La manera en la que el programador pudo resolver el problema es por medio de una técnica basada en hashes FNV-1a de 40 bits.

Debido a esto, se consigue que todos los identificadores sean más compactos y, al hacer esta transformación, se almacenan directamente en la memoria flash.

Cuando llega una consulta DNS, el sistema calcula el mismo hash y realiza una búsqueda binaria para comprobar si el dominio está incluido en la lista negra.

Gracias a este enfoque, alrededor de 141.000 dominios pueden ocupar solamente unos 0,7 MB de almacenamiento flash, utilizando cerca de 50 KB de RAM para las comprobaciones, siendo innecesario disponer de PSRAM adicional.

Aunque el proyecto menciona la posibilidad de manejar hasta 537.000 dominios, en configuraciones reales suele limitarse a unas 250.000 entradas para reservar espacio destinado a actualizaciones OTA y otras funciones futuras.

Más allá del ahorro económico, el trabajo de ZedAxis llama la atención por la increíble optimización de software que se ha logrado en el proceso.

Se ha comprobado que cuando estos asistentes recomiendan paquetes de software para diferentes tareas de programación, con frecuencia incluyen alguno que no existe. Es una alucinación.

El HalluSquatting se aprovecha de este software inventado para engañar al agente de IA, y conseguir que instale malware. Vamos a ver cómo funciona.

Qué es el HalluSquatting

Investigadores de la Universidad de Tel Aviv University, y las empresas Technion e Intuit han identificado esta nueva forma de hackear un PC.

En sus pruebas han descubierto que Cursor, Gemini, GitHub Copilot y compañía tienden a invertarse nombres de paquetes de software que no existen, con un increíble ratio de entre el 80 y el 100%. Aún más asombroso es que varias de estas IA se inventan el mismo nombre, seguramente porque han sido entrenadas con los mismos datos (falsos).

El HalluSquatting consiste en rastrear y probar la IA que genera código, para identificar el software falso que se inventa. Entonces el hacker crea en GitHub y otros repositorios, un software con ese mismo nombre.

Como para estos asistentes de IA esa herramienta imaginaria es real, la descarga por su cuenta. O lo hace el propio usuario porque se lo ha recomendado la IA. Si se usa un agente de IA, puede hacerlo por su cuenta sin que el usuario se entere.

Una vez instalado en el PC, estos investigadores han probados dos variantes. Por un lado, ese software falso descarga un malware que infecta el PC.

Otra versión aún más peligrosa, es la que genera prompts que le dice a la IA que copie ficheros, rastree contraseñas, y otras tareas de espionaje o robo de datos. El antivirus no detecta nada porque ese software falso no tiene malware, y los prompts que genera parece un uso estándar del usuario: copiar ficheros, ver fotos, enviarlas a cierto sitio. Pero en realidad se están enviando a los ciberdelincuentes.

Estos investigadores han enviado toda la información del HalluSquatting a las compañías de IA antes de hacer público el descubrimiento, así que se supone que ya lo están parcheando... si se puede... Pero es un aviso de que, con la IA, nos adentramos en territorio desconocido. Abre nuevos horizontes, pero también nuevas formas de hackear, mucho más complicadas de detectar que un simple virus.

Esta discusión está lejos de terminar, pero dentro de todo este contexto, están proyectos de gran magnitud como el kernel de Linux que muestra una perspectiva pragmática. De hecho, es Linus Torvalds, el creador, quien ha dicho que su trabajo no es "anti-IA" como muchos piensan.

En vez de ir en contra de este tipo de tecnología, recomienda analizar bien su uso porque, si bien es uno de los mayores temores dentro del sector, tiene sus beneficios y negarse al cambio solo es una barrera para avanzar.

Linus Torvalds defiende el uso de la IA desde una perspectiva práctica

Linus Torvalds ha hablado en varias ocasiones de la inteligencia artificial y toda la situación que se está generando con respecto a esta herramienta en la programación, siendo uno de los veteranos más admirados del sector.

Desde que el famoso ingeniero de software finlandés ha sido tajante con los "anti-IA", la polémica ha ido creciendo cada vez más. Todo ha comenzado con una conversación en las listas de correo del kernel de Linux sobre Sashiko.

Se trata de una herramienta de IA que sirve para inspeccionar los parches propuestos y así detectar problemas antes de que puedan llegar a formar parte del código del sistema principal.

Lo bueno de esta opción es que no modifica el código ni aprueba cambios por sí sola, sino que requiere de intervención y supervisión para determinar si las soluciones que selecciona son las correctas.

Ante las críticas de algunos desarrolladores que creen que el uso de estos asistentes puede aumentar el volumen de falsos positivos o generar trabajo extra para los mantenedores, Torvalds respondió de manera contundente.

"Me doy cuenta de que a algunas personas realmente no les gusta la IA, pero esta es un área en la que estoy dispuesto a poner mi pie absolutamente como mantenedor de alto nivel".

También añadió que “la IA es una herramienta, al igual que otras herramientas que utilizamos. Y es claramente útil”, determinando así que mantiene una postura a favor, pero no "a ciegas" sobre esta tecnología.

Es decir, a lo que se refiere es que, mientras sea utilizada adecuadamente en las circunstancias necesarias, puede ser una ventaja realmente grande para los equipos de trabajo. Ahora, si hay una dependencia, ahí sí que se puede poner un pero.

Según explicó, el objetivo es garantizar que los modelos de lenguaje ayuden a los mantenedores en lugar de crearles más inconvenientes de los que hay.

De hecho, dejó claro que nadie estará obligado a utilizar estas herramientas, aunque tampoco respaldará intentos de impedir que otros desarrolladores las empleen dentro de sus flujos de trabajo.

El mérito técnico pesa más que el miedo a las nuevas herramientas

El aspecto más relevante de sus declaraciones es que Torvalds sostuvo que Linux existe para construir tecnología de calidad y que todas las decisiones deben ser tomadas si hay buenos resultados. que las decisiones dentro del proyecto deben tomarse en función de los resultados obtenidos.

"En la comunidad del kernel hacemos código abierto porque da como resultado una mejor tecnología" es lo que dijo sobre el tema, agregando que también y "tomamos decisiones basadas principalmente en el mérito técnico. No tengo miedo a las nuevas herramientas".

Tener miedo es solo una barrera para avanzar hacia el futuro y eso es lo que quiere dar a entender el ingeniero del pingüino Tux. Diversos informes señalan que el proyecto puede aceptar contribuciones creadas con ayuda de inteligencia artificial siempre que el autor humano asuma la responsabilidad.

Aunque hay muchos asistentes virtuales enfocados en programación, Sashiko representa un enfoque diferente con su revisión técnica. Por lo tanto, adaptarse poco a poco a esto es lo que va a garantizar trabajo, estabilidad y buena praxis de la IA.

Con ayuda de otros dos ciberdelincuentes, Zyaire Dontaevious Zamarion Wilkins (fascinante nombre) publicó en Steam ocho juegos infectados con malware. Los títulos que ha desvelado el FBI son BlockBlasters, Dashverse, Lunara, PirateFi, y Lampy. Todos son títulos sencillos que parecen juegos de móvil. Ya han desaparecido de Steam.

Según la orden de detención, Wilkings y su equipo promocionaron los videojuegos con malware integrado en redes sociales y plataformas de mensajería como Discord, Telegram, X y LinkedIn, y animaron a otras personas a descargarlos.

Juegos de Steam con malware

El objetivo principal de estos “conspiradores”, como los llama el FBI, eran los usuarios de Steam con criptomonedas. Así que usaron bots para identificar a personas con carteras de criptos, y les enviaron mensajes personalizados invitándoles a probar los juegos.

Usando este sistema consiguieron engañar a 8.000 usuarios de Steam, para descargar sus juegos y, con ello, el malware. Lo usaron para obtener cuentas de usuario y contraseñas, entre ellas, las de su monedero de criptomonedas.

Así pudieron robar unos 80 monederos de criptomonedas, con unos 200.000 euros. Curiosamente, parte de este dinero se usó para comprar 150 tarjetas regalo que utilizaron para pedir comida a UberEats.

La pregunta que todo el mundo nos hacemos es: ¿Cómo puede colarse malware en Steam? Es aún más grave porque este joven ciberdelincuente estuvo activo en Steam, así como sus juegos infectados, desde mayo de 2024 a principios de 2026.

Según la denuncia, Wilkings creó varias cuentas de desarrollador, usando correos de Gmail y datos robados de ciudadanos estadounidenses. Si alguna vez te has preguntado qué hacen los hackers cuando te roban tus datos personales y tu DNI, aquí tienes un ejemplo.

Con estas cuentas de desarrollador, pudo subir a Steam sus ocho juegos con malware, y comenzar la estafa.

Que se cuele malware en Steam es raro, pero pasa, igual que ocurre en la Play Store de Google. Además del método explicado, en otra ocasiones los ciberdelincuentes hackean las cuentas del desarrollador para infectar su juego sin que se entere. O compran un juego a los creadores, y luego lo infectan.

En todo caso, el responsable último es Valve, que debería ser más eficaz detectando los juegos con malware. Noticias como esta desgastan la confianza que tienen los usuarios en la seguridad de Steam.

Si una máquina ya puede hacer lo que un desarrollador junior es capaz, ¿qué hace especial a los profesionales? Es algo que se mantiene la mente de muchas personas, pero la realidad es que la inteligencia artificial no va a reemplazar a los humanos.

Sin embargo, Kent Beck, una de las figuras más influyentes en la programación, afirma que hay que adaptarse para poder sobrevivir al impacto tecnológico. Ya no se trata solo de lo técnico, sino también de la capacidad de aprender habilidades para volverse un "ingeniero de producto".

Kent Beck cree que el reto de los programadores ya no es únicamente técnico

La experiencia en arquitectura de sistemas o diversos lenguajes de programación son sectores que están siendo abarcados por la inteligencia artificial gracias a los distintos asistentes disponibles en la actualidad.

Si bien ya muchos expertos han hablado sobre qué estudiar para sobrevivir a la IA, Ken Beck tiene algo muy importante que agregar y que se alinea con la perspectiva del padre de Claude Code, Boris Cherny.

Las declaraciones han sido tomadas de la reciente entrevista en el podcast The Pragmatic Engineer. Según explica, los asistentes virtuales como Codex de OpenAI y otros han causado una transformación en el rol de los ingenieros de software.

Estas tecnologías multiplican la productividad a un punto que antes era inimaginable. Ahora, con un prompt puedes aumentar la velocidad de un proyecto considerablemente y es eso lo que hace dudar a muchos.

No obstante, en la conversación dijo que "a veces somos un poco imbéciles", haciendo referencia a ciertas limitaciones sociales que históricamente han acompañado a parte del colectivo de programadores.

Beck afirma que la mayoría de los programadores siempre han destacado por su capacidad técnica, pero actualmente ese no es el foco porque no solo hacen falta esas habilidades. Además de estos conocimientos, se necesita comunicación y empatía.

"No necesariamente tenemos buenas habilidades de regulación emocional. No tenemos empatía natural" es lo que agregó, aclarando que son características cruciales para un entorno laboral donde la interacción humana gana importancia.

Dominar una computadora y aprender a programar ya no basta para construir una carrera exitosa en los próximos años. Con el crecimiento de la IA, el crecimiento profesional depende de los otros factores a los que normalmente un desarrollador no está acostumbrado.

Como creador de Extreme Programming (XP), pionero del desarrollo guiado por pruebas (TDD) y uno de los firmantes del Manifiesto Ágil, decir esto tiene muchísimo peso en la industria.

La IA impulsa el nacimiento del "ingeniero de producto"

Generar grandes cantidades de código, crear prototipos funcionales o acelerar tareas repetitivas es algo que se lo puedes asignar a Claude Code, por lo que el papel de los programadores no va a ser reemplazado u olvidado, sino que va a cambiar.

Las funciones principales que podrían tener los profesionales durante la siguiente década son la supervisión, validación y coordinación.

De hecho, es algo que ya se está viendo en la actualidad, donde muchos reportan que ahora es necesario invertir más tiempo en revisar y mantener código que crearlo desde cero.

Junto a declaraciones de Amol Avasare, director de crecimiento de Anthropic, recogidas por Business Insider, los ingenieros que utilizan asistentes virtuales son de dos a tres veces más veloces.

De aquí está surgiendo el perfil híbrido que algunas empresas llaman "ingenieros de producto", los cuales están centrados en pequeños gestores de producto que se encargan de responsabilidades que van más allá del código.

Esto incluye gestionar expectativas de diferentes áreas, colaborar con diseñadores, comunicarse con responsables de negocio y coordinar a múltiples partes interesadas. Por lo tanto, adaptarse a estas nuevas exigencias es lo que podría garantizar un trabajo en el futuro.

Ahora, una nueva predicción de Elon Musk ha vuelto a encender la conversación al sugerir que la programación tradicional podría dejar de ser necesaria mucho antes de lo que muchos especialistas imaginan.

Básicamente, la profesión de programador como se conoce está "obsoleta". El magnate insiste en que este 2026 será el final.dd los desarrolladores si no se adaptan a los nuevos roles necesarios de la industria informática.

Musk anticipa el fin de la programación tradicional impulsado por la IA

La informática está mutando significativamente debido a la influencia de la inteligencia artificial. Grandes figuras como el padre de Claude Code advierten sobre los cambios en los roles de programación que van a ser cruciales para el futuro.

Ahora, el director ejecutivo de Tesla, Elon Musk, aseguró durante una reciente conferencia que el desarrollo de software mediante lenguajes como Python, JavaScript, Rust y similares, podría estar llegando a su etapa final.

No quiere decir que sea el fin 100% del sector entero, sino que está pasando una por transición. Según explica el magnate dueño de Space X y Neuralink, la inteligencia artificial avanzará hasta el punto de generar directamente el código máquina o binario necesario para ejecutar aplicaciones, eliminando el paso intermedio que actualmente realizan los programadores.

“Creo que, en realidad, las cosas tal vez se muevan incluso a finales de este año hasta el punto de que ni siquiera te molestes en codificar. La IA simplemente crea el binario directamente... [La codificación tradicional es] un paso intermedio que en realidad no será necesario, probablemente a finales de este año, diría yo”.

La visión del empresario encaja con la estrategia que Tesla mantiene alrededor de la conducción autónoma, los robots humanoides Optimus, la infraestructura Dojo y los futuros sistemas de IA que dependen de ciclos de desarrollo cada vez más automatizados.

Aunque la predicción parece extrema, llega en un momento en el que varias compañías ya muestran resultados concretos. Tesla sostiene gran parte de su narrativa de crecimiento sobre inteligencia artificial y autonomía, mientras que Microsoft y Google han convertido las herramientas de generación de código en piezas clave de sus ecosistemas empresariales.

El objetivo común es aumentar la productividad de los equipos de ingeniería y reducir el tiempo necesario para crear, probar y desplegar software a gran escala.

Anthropic, Microsoft y Google muestran señales de una transformación acelerada

Parte de la atención generada por las declaraciones de Musk proviene de datos recientes publicados por Anthropic en el informe oficial “When AI builds itself”.

La compañía reveló que durante mayo de 2026 más del 80% del código incorporado a su base de software fue escrito por Claude, su modelo de inteligencia artificial. Además, indicó que sus ingenieros integraron aproximadamente ocho veces más código por día que en 2024.

El informe también señala que las capacidades de la IA continúan creciendo rápidamente. Anthropic afirma que la duración de las tareas que los modelos pueden completar de manera fiable se ha duplicado aproximadamente cada cuatro meses.

Según la empresa, Claude Opus 4.6 ya es capaz de gestionar tareas equivalentes a unas 12 horas de trabajo humano continuo. La compañía considera que el código generado por IA se encuentra actualmente cerca del nivel de calidad producido por desarrolladores humanos y espera que incluso pueda superarlo durante los próximos meses.

Mientras tanto, Microsoft también se beneficia de esta tendencia. La compañía controla GitHub Copilot, una de las herramientas de asistencia para programación más utilizadas del mercado.

Durante la presentación de resultados del tercer trimestre fiscal de 2026, Satya Nadella informó que el negocio de inteligencia artificial de Microsoft superó una tasa anualizada de ingresos de 37.000 millones de dólares, un crecimiento interanual del 123%. Además, las obligaciones comerciales pendientes de ejecución alcanzaron los 627.000 millones de dólares.

Google tampoco se queda atrás. La empresa continúa impulsando Gemini y AlphaCode como parte de su estrategia en programación asistida por IA, respaldada por el rápido crecimiento de Google Cloud.

La carrera ya no se centra únicamente en crear mejores modelos conversacionales, sino en construir sistemas capaces de desarrollar software de manera cada vez más autónoma.

Aun así, la desaparición total de los programadores sigue siendo un escenario discutible. Incluso Anthropic reconoce que los ingenieros humanos continúan desempeñando funciones esenciales relacionadas con la dirección estratégica, la toma de decisiones, la validación de resultados y la definición de objetivos.

En lugar de desaparecer, muchos especialistas consideran que el trabajo evolucionará hacia tareas de supervisión, arquitectura de sistemas y coordinación de agentes inteligentes.

Lo que sí parece evidente es que el mercado laboral tecnológico ya está sintiendo el impacto. Los despidos vinculados a la adopción de inteligencia artificial han aumentado durante 2026 y numerosos perfiles técnicos enfrentan una redefinición de sus responsabilidades.

Por ahora, la afirmación de Musk debe interpretarse más como una señal de la dirección en la que avanza la industria que como una certeza absoluta.

Sin embargo, el creciente volumen de inversión en IA por parte de Tesla, Microsoft, Google y Anthropic demuestra que el desarrollo de software está entrando en una etapa de transformación profunda cuya velocidad podría sorprender incluso a los profesionales más experimentados.

Python se ha convertido en uno de los lenguajes con mayor transición hacia esta tecnología, pero independientemente del ecosistema, el impacto es rápido y contundente.

Por mucho que se luche contra la inteligencia artificial en este ámbito, el cambio debe darse sí o sí para las profesiones. Para poder adaptarse a esta nueva velocidad de trabajo, hay que actuar diferente como desarrolladores, según explica el experto Charlie Mash.

¿A qué se refiere con esto? El debate actual con respecto a los modelos de IA es amplio, pero este especialista toca un punto particular que parece estar pasando por alto, cuándo podría ser crucial para el futuro de los empleados.

La IA escribe más código, pero la supervisión humana gana importancia

Boris Cherny (creador de Claude Code) no es el único que ha dejado de escribir código con la implementación de la inteligencia artificial, pues Charlie Marsh, fundador de Astral (Ruff y uv), se suma a la lista.

Después de que su empresa fuera adquirida, pasó a formar parte del equipo Codex de OpenAI y ahora admite que ya no trabaja manualmente como antes. La gran parte del trabajo en cuanto a escritura de codificación se la encarga a la inteligencia artificial.

Según European Central Station, en una conversación con Ryan Peterman en The Peterman Pod, el experto indica que no solamente es una tecnología que ha cambiado considerablemente la velocidad, sino que también ha generado una preocupación adicional al tener que supervisar profundamente lo que se genera con los prompts.

"Charlie, cuando enviabas PR antes, podíamos aprobarlos después de un vistazo rápido; ahora tenemos que estar 100% concentrados al revisar, porque este código fue generado automáticamente por ti con IA."

La ayuda de la IA es buena, pero hasta cierto punto, porque se tiene que invertir tiempo en comprobar que todo esté bien. Por eso, para Marsh, la automatización no elimina la necesidad de análisis, validación y criterio técnico.

Esto ha hecho que el método de trabajo de la programación esté cambiando drásticamente tras la generación de código masiva. Se pueden obtener miles de líneas en tan solo unos pocos minutos, pero el enfoque de los trabajadores ahora se dirige a determinar que las funciones sean correctas y solucionar posibles errores.

En otras palabras, el trabajo se desplaza de la producción al control de calidad. Al mismo tiempo, otro de los problemas es que el gasto de la revisión no ha disminuido con el mismo ritmo en el que está creciendo la magnitud del trabajo.

Por ejemplo, los mantenedores deben dedicar mucho tiempo a la inspección de código y el autor que ejecuta los prompts o estructura el proyecto aprende menos. Esto crea varios inconvenientes en la industria que podrían estar pasando desapercibidos.

La velocidad ya no basta: comunicar y construir comunidad también es esencial

Marsh piensa que ya no es suficiente simplemente con aumentar la productividad cuando el riesgo de que la calidad del código es grande. En paralelo, hay inconvenientes como la disminución del aprendizaje de los programadores y el mantenimiento más grande para las empresas.

En sí, escribir líneas de programación ya no es el núcleo de la profesión y esta perspectiva se alinea con otras de varios expertos que han hablado sobre el cambio que está llegando a la industria con estos asistentes virtuales.

Según el experto, en realidad el futuro de los desarrolladores se va a centrar en la capacidad de revisar, comunicar, priorizar y dirigir sistemas en lugar de limitarse a producir código.

Hay que tener claro que no es un producto propio de OpenAI. Work Louder ya tiene un producto similar de marca “blanca”. Esta versión limitada, que solo se venderá hasta que se agote el stock, ha sido personalizada por OpenAI para hacerlo compatible con Codex, de forma que no hay que instalar apps o drivers: al conectarlo al PC, Codex lo reconoce automáticamente.

Se trata de un teclado inalámbrico que no sirve para teclear, sino para controlar las tareas y agentes de IA que uses con Codex. Es completamente personalizable, así que puede usarse con otras IA.

Así funciona Codex Micro de OpenAI

Estamos ante un miniteclado con 12 teclas, un minijoystick y un botón giratorio. Las seis teclas superiores son transparentes, para que puedas ver la luz LED. A estos botones les asignas una tarea o agente de IA de Codex que estés utilizando en cada momento.

Un código de luces te informa sobre cómo evoluciona cada tarea: Blanca significa que está en espera, Morada que está pensando, Verde que ha terminado, Amarillo que espera una instrucción humana, y Rojo que ha ocurrido un error. Al tocar la tecla, se abre la ventana de ese agente o tarea en el monitor. Es una forma rápida de controlar el flujo de trabajo y mantener todo vigilado.

Las otras seis teclas dan acceso a diferentes funciones de Codex o el PC, como aceptar cambios, rechazar resultados, pulsar para hablar, iniciar nuevas conversaciones, activar acciones personalizadas al instante y mucho más.

Estas seis teclas inferiores se pueden extraer. Hay 32 teclas disponibles que representan tareas populares cuando se emplean agentes de IA, o se genera código.

El botón giratorio permite ajustar la potencia de “pensamiento” de Codex: baja al mínimo para tareas sencillas, y súbelo para que la IA se esfuerce al máximo.

Finalmente, el minijoystick actúa como un minicursor para moverte por menús o elegir opciones.

Este teclado Codex Micro de OpenAI y Work Louder parece bastante práctico cuando utilizas IA generativa de código, pero no es barato. Cuesta 230 dólares, unos 200 euros, y ya está a la venta en su página web, en unidades limitadas.

Justo por esto es que hay que tener cuidado, porque la popularidad que tiene actualmente la está convirtiendo en uno de los objetivos de los cibercriminales. Se ha detectado una campaña maliciosa que usa repositorios públicos para esparcir malware en millones de equipos.

Los hackers están creando imitaciones de programas como WinRAR, Malwarebytes, Postman, Krita y otros que normalmente usas a diario para engañarte y hacer que infectes por tu propia cuenta el sistema.

La mayor parte de los esfuerzos de los piratas informáticos están enfocados en robo de información y virus, pero aunque GitHub está eliminando parte de todo el código infectado, hay algo sumamente importante que debes saber para cuidarte de estos riesgos.

Una campaña masiva utilizó repositorios falsos para distribuir malware

¿Has usado GitHub? Es importante que prestes atención a la situación actual por la que está pasando la famosa plataforma de repositorios. Descargar e instalar programas desde aquí no siempre es seguro.

La firma de ciberseguridad Arctic Wolf identificó una operación que utilizó 292 repositorios falsos de GitHub para imitar software legítimo. Todo apunta a un acto malicioso de los ciberdelincuentes que consiste en engañar a los usuarios para que infecten los ordenadores con virus sin darse cuenta.

Esta táctica es tan peligrosa debido a que las diversas apps se hacen pasar por proyectos relacionados con software de seguridad, servicios de criptomonedas, utilidades para desarrolladores, plataformas de correo seguro, herramientas para macOS e incluso servicios de gaming.

La investigación comenzó después de que la compañía detectara que uno de sus propios productos estaba siendo suplantado dentro de esta campaña iniciada el 26 de junio.

Según el informe, tras encontrar e investigar las coincidencias, en cada uno de estos repositorios sospechosos se encontraba un archivo README que contenía enlaces que dirigían a las víctimas hacia páginas diseñadas para distribuir malware.

El phishing estaba pensado para transmitir confianza al replicar con exactitud cada uno de los elementos visuales, insignias y botones de las interfaces de las empresas para que los usuarios pudieran seguir el proceso "como siempre".

“Cuando el usuario ejecuta el ejecutable, gup.exe carga lateralmente libcurl.dll, que decodifica y ejecuta reflexivamente un ladrón de información integrado completamente en la memoria”.

Además de esto, se descubrió que la mayoría utilizaba una plantilla HTML y JavaScript reutilizada entre las distintas marcas. “Su script del lado del cliente analiza la ruta URL en dos segmentos”, es lo que dice la compañía sobre el modus operandi, destacando que esto fue lo que hicieron para adaptar la apariencia.

Por otro lado, esta carga maliciosa llegaba mediante un archivo ZIP de gran tamaño cuyo nombre cambiaba aproximadamente cada minuto. Dentro del paquete se encontraban un archivo libcurl.dll modificado y una copia legítima y firmada de WinGUP, renombrada según el software que se estaba imitando.

Con esto, solo hacía falta que se ejecutara para que se aplicara la "carga lateral de DLL" y así empezar a inyectar el malware sin levantar sospechas de la plataforma o el sistema operativo.

BoryptGrab apunta a navegadores, criptomonedas y credenciales sensibles

El malware identificado presenta características asociadas a una variante de la familia BoryptGrab, un infostealer diseñado para recopilar información durante una única ejecución.

Utilizando el mismo método, la misión de los hackers era conseguir credenciales, cookies, datos de pago y datos almacenados en más de 19 navegadores web, además de 32 marcas de billeteras de criptomonedas.

Archivos en el escritorio o en carpetas de documentos cuyos nombres sugieren que contienen contraseñas, copias de seguridad, billeteras digitales o frases de recuperación de los afectados, también están en el punto de mira.

Algunas de las plataformas vinculadas al inconveniente han sido las sesiones de Telegram, tokens de Discord, credenciales de Steam y la app de mensajería Max de Meta.

Arctic Wolf señala que el malware puede eludir mecanismos de cifrado vinculados a apps basadas en Chrome mediante la inyección directa de código en el proceso del navegador.

Los investigadores no lograron atribuir la operación a un grupo específico, aunque consideran probable que el operador hable ruso y que el móvil principal sea económico.

A pesar de que los desarrolladores de GitHub ya se encuentran eliminando gran parte de los repositorios maliciosos, todavía quedan decenas y por eso el equipo de Artic Wolf recomienda verificar siempre la autenticidad de los proyectos sobre fuentes oficiales antes de instalar.

Durante mucho tiempo estos han estado prácticamente a la par y por eso es que muchos ordenadores los comparan. Por eso, la decisión de elegir cuál aprender es complicada, ya que también hay varios factores como el rendimiento, el coste de mantenimiento, la velocidad y estabilidad.

Sumando el auge de la inteligencia artificial, hay que seleccionar con prudencia. Este paso va a ser crucial para determinar cómo vas a aplicar el desarrollo web, programación de sistemas, videojuegos, análisis de datos y otros puestos.

Si quieres conocer las diferencias entre las propuestas de Bjarne Stroustrup y Guido van Rossum, este artículo seguramente es todo lo que necesitas.

C++ y Python nacen con filosofías completamente distintas

Antes de adentrarte de lleno en los lenguajes de programación, tenías que entender que cada uno cuenta con sus ventajas y desventajas o enfoques determinados en ciertos tipos de desarrollo.

Por esto mismo es que es importante que tengas en cuenta las diferencias que hay entre Python y C++. Empecemos por la primera, pues C++ nació como una evolución del propio C, el cual estaba enfocado en aplicaciones y sistemas.

De aquí parte también su programación centrada en tipado estático, compilación nativa y gestión explícita de recursos. Por eso es que muchos proyectos de gran magnitud utilizan esta opción en la actualidad.

En cuanto a Python, fue diseñado para priorizar la simplicidad, la legibilidad del código y ser versátil. La documentación oficial explica que Guido van Rossum desarrolló el lenguaje a principios de los años noventa como sucesor del lenguaje ABC, buscando una experiencia de programación más limpia y productiva.

Este ecosistema funciona con tipado dinámico y mecanismos automáticos de gestión de memoria. Considerando esto, C++ se utiliza para desarrollo profundo que es más exigente, mientras que Python es un lenguaje de menor complejidad y mayor rapidez, destinado a diversos proyectos.

Ahora, esto no quiere decir que uno sea mejor que otro directamente, sino que responden a necesidades distintas en el ámbito de la programación y por eso es que tienes que saber bien cuáles son tus objetivos para decidirte por uno.

Si prestas atención a la tabla compartida, probablemente ya tengas una idea de lo que requieres para tus estudios.

Rendimiento, memoria y productividad

No hay nada más fundamental que el rendimiento en un lenguaje de programación y es que cada detalle cuenta cuando se realizan trabajos a gran escala.

En este caso, no hay duda de que destaca C++ al tener la capacidad de compilar directamente a código máquina, siendo capaz de aprovechar el procesador y minimizar la sobrecarga durante las ejecuciones necesarias.

Por ejemplo, muchos lo prefieren para motores gráficos, software de infraestructura y entornos embebidos, especialmente porque la gestión de memoria marca una diferencia importante debido a que tiene un control más preciso en asignación y liberación de recursos.

Con todas estas ventajas, tienes la posibilidad de crear aplicaciones optimizadas y estructuras de alta calidad, pero también hay que tener en cuenta que hay riesgo de errores si no se administra correctamente el proceso de construcción.

Python, por su parte, el enfoque está orientado a la recolección automática de memoria, algo que sirve para que se reduzcan los fallos comunes y el desarrollo sea un poco más "sencillo".

Aquí es donde la productividad juega un papel importante porque la sintaxis limpia y el ecosistema de bibliotecas que ofrece es algo que definitivamente sirve para ahorrar tiempo.

Si ya has escuchado sobre los frameworks que te encuentras aquí, entonces probablemente conozcas herramientas como NumPy, Pandas, Django, FastAPI o PyTorch.

Estos son hechos que hacen de Python una opción viable para inteligencia artificial, automatización y análisis de datos. De hecho, por esto mismo es que se ha ganado un lugar en el top de los mejores lenguajes de programación de la historia.

¿Cuánto más rápido es C++ que Python?

Tal y como se puede apreciar, ambos brindan productividad a su manera, por lo que es normal preguntarse cuál es de verdad más rápido.

En realidad, no hay una cifra que sirva para todos los escenarios, pero cuando se trata de tareas intensivas de procesamiento, C++ suele ser lo que has buscado.

La razón principal es que Python, en su implementación más común, CPython, ejecuta código a través de un intérprete que introduce una sobrecarga inexistente en un programa compilado en C++.

Esto quiere decir que es más rápido en operaciones matemáticas, simulaciones, motores de videojuegos y algoritmos altamente exigentes.

Sin embargo, hay que recordar que muchas aplicaciones Python utilizan bibliotecas de núcleos que se implementan en C y C++, por lo que puede adaptarse al combinar una experiencia de desarrollo rápida con niveles de rendimiento aceptables para los proyectos actuales.

En otras palabras, depende del método de trabajo al que estés acostumbrado o el que te parezca mejor de acuerdo a la comodidad que buscas.

¿Qué lenguaje es mejor para ti? La respuesta depende de lo que necesitas

Ahora que conoces un poco más de Python y C++, ¿cuál sería el mejor para ti? Varios actores dependen de esta decisión. Para simplificarlo, es necesario ponerse en contexto de lo que podrías necesitar para tus trabajos u objetivos.

Si quieres aprender programación, aprender cómo crear apps web, automatizar procesos, generar proyectos de inteligencia artificial y otras cosas por el estilo, Python sigue siendo una opción versátil y recomendable con una curva de aprendizaje a la que es fácil adaptarse.

Actualmente, es uno de los lenguajes más demandados en la industria y se espera que siga así durante varios años. Para trabajar en videojuegos, redes de alto rendimiento, computación científica avanzada o software donde cada milisegundo cuenta, C++ ofrece ventajas difíciles de igualar.

Aquí tienes un control directo de hardware y optimización de código a nivel preciso. Eso sí, requiere además esfuerzo de aprendizaje, pero una vez que lo dominas, el potencial de tus trabajos será realmente grande.

A partir de aquí, la elección queda a tu disposición, pero recuerda que muchas empresas ya no plantean este debate de comparar directamente porque Python y C++ suelen convivir dentro del mismo proyecto.

Esa combinación permite aprovechar las fortalezas de ambos mundos. Por eso, la pregunta correcta no es cuál es mejor en términos absolutos, sino cuál resuelve mejor el problema que tienes delante.

Si tu prioridad es desarrollar rápido, Python probablemente sea la mejor respuesta. Pero, si necesitas el máximo rendimiento posible, C++ sigue siendo uno de los estándares de referencia de la industria.

Los modelos de IA han influido tanto en el desarrollo de proyectos que el padre de Claude Code, Boris Cherny, ha admitido que ha pasado medio año sin escribir en una sola línea de código como solía hacerlo hace un tiempo, antes de que llegaran los asistentes virtuales.

Este tipo de cosas es justo por lo que muchas personas tienen miedo de perder el trabajo ante plataformas como GitHub Copilot y similares. Sin embargo, el mismo creador del generador de código de Claude cree que, en vez de reducir los equipos de programación, podía llegar a multiplicarlos por 100.

¿Cómo sería esto posible y qué sentido tendría en la industria de la informática? Parece que, si todo toma un buen rumbo, el destino de los desarrolladores estará a salvo.

La predicción de Boris Cherny: más programadores, pero menos “ingenieros” tradicionales

¿Qué pasará con la gobernación en solo unos años? En realidad, nadie lo sabe exactamente, pues muchos expertos tienen opiniones tan buenas como malas al respecto.

Por ejemplo, el método de trabajo que se ha vuelto una tendencia llamado Programadores X10 está dando mucho de qué hablar porque consiste en multiplicar la productividad de un desarrollador 10 veces implementando la inteligencia artificial.

Como consecuencia, se están reduciendo los equipos de trabajo y probablemente eso va de la mano con el temido desempleo masivo.

Ahora imagínate que sea un "Programadores X100", pues eso no está tan lejos de la realidad. Aquí es donde juega un papel importante la filmación de Cherny, quien dice que las personas que se dedican a esta profesión podrían multiplicarse por 100, en vez de ser sustituidas.

"No creo que vayamos a llamarlos ingenieros. Pero si hablamos de personas que escriben código, o que utilizan agentes para escribir código, creo que habrá 100 veces más ingenieros de los que hay hoy".

Según las estadísticas de JetBrains, actualmente existen aproximadamente 20,8 millones de programadores en la industria (2025), por lo que hacer esta multiplicación del padre de Claude, daría como resultado 2.080 millones de desarrolladores.

La verdadera pregunta es: ¿por qué se multiplicarían y no se reducirían? Pareciera que, lamentablemente, tendría más sentido que hubiera menos. De por sí, el crecimiento del sector se ha ido dando de manera exponencial año tras año.

Desde la perspectiva de Cherny, la realidad es que va a haber una transición durante este lapso de tiempo. En entrevistas recientes, explicó que lleva más de seis meses sin escribir manualmente una sola línea de código y que el 100% del código que aparece bajo su nombre durante ese período ha sido generado por Claude.

Durante una conversación en Lenny's Podcast compartida por European Central Station, Cherny anticipó que el título de “ingeniero de software” podría ser olvidado y en vez de usar este término, lo más probable es que haya perfiles más cercanos al concepto de “builder” o constructor.

La razón de esto se debe a que programar ya no requiere que se domine cada detalle técnico desde cero y esto podría motivar a muchos a dedicarse al desarrollo.

No es como antes, que se tenía que pasar por un proceso de aprendizaje más extenso y profundo. Si no sabes algo, se lo preguntas a la IA o, incluso, le indicas que te haga exactamente lo que necesitas. Esto hace una diferencia realmente grande, pero el verdadero impacto se verá reflejado alrededor de 2030, según Cherny.

Eso quiere decir que la programación no va a desaparecer, sino que será más accesible y se utilizará junto con otras disciplinas, siendo una posible esperanza de que se mantengan los trabajos.

Aunque Python, JavaScript o Rust también son importantes en la actualidad, gran parte de la infraestructura tecnológica sigue dependiendo directa o indirectamente de C.

Lo curioso es que su nombre es peculiar porque no se parece a ningún otro y esto a veces genera dudas a aquellos que están estudiando desde cero sus funcionalidades.

Una de las preguntas que más suelen surgir es si existió realmente un lenguaje B antes que C. ¿Hubo una versión A? ¿Qué ocurrió con la letra D? Cuando empiezas a ver su historia desde esta perspectiva, entiendes que ese pequeño proyecto dentro de Bell Labs ha sido más complejo y extenso de lo que se piensa.

De BCPL a B: el origen de la letra C

¿Por qué C se llama así? Para poder entender esto hay que remontarse a la década de 1960, una época en donde la empresa Bell Labs se consideraba como uno de los centros de investigación más importantes de todo el planeta.

Allí trabajaban figuras como Ken Thompson y Dennis Ritchie. Los mencionados expertos constantemente trabajaban en el desarrollo de sistemas operativos o herramientas de programación, logrando avances importantes para toda la industria tecnológica.

Según el histórico artículo de Dennis Ritchie sobre la evolución del lenguaje, C nació entre 1969 y 1973 en paralelo al desarrollo temprano de Unix. Su antecedente directo fue B, y este a su vez provenía de BCPL.

BCPL (Basic Combined Programming Language), fue diseñado por Martin Richards en 1966 como una simplificación de CPL (Combined Programming Language). Este era categorizado como un lenguaje sencillo y sin tipos, pues la idea de su composición era que fuera más fácil el proceso de generar compiladores y software.

En un punto, Thompson requería de una herramienta que fuera más práctica para trabajar en Unix, pero no había ninguna que cumpliera con las exigencias del momento. Por esto mismo es que utilizó los principios del BCPL para finalmente crear B.

Esto no representaba una secuencia alfabética iniciada previamente por un lenguaje A, ya que era la simplificación derivada de BCPL, dejando a C como un sucesor directo tras el primer nombre.

Cómo B evolucionó hasta convertirse en C

Para los primeros sistemas Unix, B era un aspecto fundamental, pero todavía tenía limitaciones al no tener tipos y, además, las computadoras comenzaban a evolucionar.

Esto llevó a que se necesitaran mejoras grandes para que se pudieran aprovechar los recursos de hardware y expandir las capacidades.

De esta manera, los tipos de datos fueron incorporados para que la memoria fuera más eficiente y vieron un control más preciso en la información que se almacenaba. Así, C evolucionó desde el lenguaje sin tipos BCPL y por eso esas novedades se convirtieron en las características cruciales.

Un dato interesante es que no siempre fue tan popular y al comienzo fue conocido solo como "Nueva B" debido a que se consideraba como una actualización. Cuando de verdad se marcaron diferencias, tuvieron que nombrarlo y la decisión se nota que fue sencilla: seguir a la siguiente letra del alfabeto.

En 1973, Unix fue reescrito en gran medida en C, un acontecimiento histórico porque demostró que un sistema operativo podía construirse con un lenguaje de alto nivel sin sacrificar rendimiento.

¿Hubo una A antes de B y C?

Tal y como se ha contado, la decisión del alfabeto no fue tomada como el primer paso durante el desarrollo de estos lenguajes. Es algo que se fue dando a medida que llegaron las evoluciones de los sistemas y el hardware.

No existió un lenguaje de programación llamado "A" dentro de una secuencia oficial. Si se busca un verdadero ancestro en esta línea evolutiva, el candidato más sólido es ALGOL (Algorithmic Language), surgido a finales de los años 50.

Aunque su nombre no fue elegido por la primera letra del abecedario, funcionó como la base conceptual de la que nacieron CPL, BCPL y, posteriormente, los lenguajes B y C.

¿Qué pasó con el lenguaje D?

A pesar de que no existió oficialmente una "A", la "D" si sucedió cuando Bjarne Stroustrup buscó expandir las capacidades de C añadiendo programación orientada a objetos durante los años 70.

Todos esperaban que esta nueva evolución fuera llamada con la siguiente letra del abecedario, pero en 1983, el desarrollador lo nombró como C++, que es el que actualmente se conoce en muchos infraestructuras que dependen de él.

Por lo visto, este título fue un ingenioso guiño al operador de incremento (++), mientras que era una buena opción para demostrar los avances de C.

Pero la historia no termina ahí, pues en 2001 Walter Bright sí creó el lenguaje D con el objetivo de corregir las limitaciones de C++ manteniendo su eficiencia de bajo nivel.

Por un tiempo tuvo una comunidad sólida, pero nunca llegó a consolidarse tan popular como lo hizo C++. Este es sin duda uno de los detalles informáticos poco conocidos que merecen estar en un museo de programación.

¿La IA va a sustituir a los humanos? Es una de las preguntas frecuentes entre los programadores, considerando que el sector de la informática es uno de los que más ha recibido cambios tras la llegada de los asistentes virtuales.

Sam Altman, CEO de OpenAI, se ha dejado de rodeos y comienza a "despedirse" de los desarrolladores, agradeciendo que hayan empezado con las bases hasta llegar a este punto de la tecnología.

Por un lado, es prometedor, pero por otro, también genera incertidumbre ante aquellos que todavía no saben qué pasará con los nuevos cambios en elos lenguajes de programación.

El “agradecimiento” de Sam Altman que suena a punto de inflexión

La automatización empresarial sigue escalando y los programadores siguen temiendo sobre el futuro de los proyectos que requieren códigos de lenguajes especializados.

Un buen prompt y puedes tener fragmentos estructurados de Python, Rust y otros ecosistemas en cuestión de segundos. En varias circunstancias, Altman ha resaltado lo que implica la IA para la programación.

En la mayoría parecen "advertencias" porque el sector laboral está cambiando de una manera inesperada. Parece que en este punto, ya no hay vuelta atrás y el CEO de OpenAI opta por comenzar a "despedirse" agradecidamente de aquellos que estuvieron desde los inicios de la programación hasta ahora.

“Estoy muy agradecido a las personas que escribieron software extremadamente complejo carácter por carácter. Ya parece difícil recordar cuánto esfuerzo realmente requirió. Gracias por llevarnos a este punto”.

La frase parece ser dirigida a lo complejo que era crear un proyecto desde cero antes de la llegada de la inteligencia artificial. Aunque por un lado es como un reconocimiento al trabajo histórico de los ingenieros, muchos también lo han tomado desde otra perspectiva.

En una interpretación mucho más profunda, cuando Altman habla de “este punto” y de que “ya parece difícil recordar” el esfuerzo, sugiere implícitamente que esa etapa de escribir código manualmente empieza a quedar atrás.

Considerando que en la actualidad ya es casi un requisito que trabajes con asistentes virtuales como GitHub Copilot, mayormente para las tareas básicas o aumentar la productividad (con supervisión), esta ventaja de generar un código completo en cuestión de segundos impacta fuertemente con los métodos tradicionales.

En otras palabras, se está redefiniendo el rol tradicional del programador y lo que hace unos pocos años era común, ahora está pasando a ser "anticuado" o al menos así es como se está viendo en la industria actual.

Por esto mismo es que parte de la comunidad interpreta el mensaje como una especie de “elogio fúnebre” para la profesión, una despedida simbólica de la era del código escrito a mano para darle paso a una nueva era tecnológica que millones ya veían venir.

El siguiente paso no está en escribir código, sino en aprender a usar la IA

Según Business Insider, en un evento reciente, Altman también afirmó que la IA podría funcionar como una utilidad básica, similar a la electricidad o el agua, que se consume y se paga según uso.

Si la inteligencia artificial se convierte en un servicio ubicuo, el valor no estará en escribir código desde cero, sino en saber cómo utilizar esa inteligencia para resolver problemas y no todo el mundo está preparado para ello.

Definir objetivos, supervisar resultados y ajustar procesos es una de las partes que más se van a tener en cuenta durante los próximos años, mientras que también va a ser necesario optar por especializaciones, ya que las tareas básicas probablemente sean absorbidas por los agentes de IA.

En fin, aunque el tono del mensaje del CEO de OpenAI pueda ser de agradecimiento, también funciona como marcador de transición hacia un nuevo mundo laboral.

Este es un lenguaje de consulta estructurado –Structured Query Language, de ahí sus siglas– que nació hace ya más de 50 años, durante la década de los 70, para solucionar un gran problema que tenían las máquinas, como era la búsqueda de información en un mar de datos.

Ante el gran crecimiento de los datos en ordenadores gigantes que seguían transformándose, Edgar F. Codd, un matemático de IBM, propuso un nuevo concepto, el modelo relacional, para que buscar fuera tan fácil como se hace en una tabla con filas y columnas.

Gracias a esta idea, Donald Chamberlin y Raymond Boyce crearon el lenguaje que permitiría llevar a cabo este modelo para la búsqueda; al ser un lenguaje declarativo, básicamente cualquier analista o programador solo tiene que buscar qué información necesita y no el método, algo que antes de SQL era obligatorio.

Pero con la explosión de datos de principio del siglo XXI, mayormente causadas por la aparición de redes sociales con una importante base de datos, SQL se llegó a quedar incluso corto, por lo que tuvo que aparecer NoSQL.

Aunque muchos dijeron que NoSQL acabaría con SQL, el tiempo ha demostrado que pueden convivir perfectamente, ya que algunos negocios siguen prefiriendo las bases de datos relacionales frente a las no relacionales (NoSQL).

La importancia de SQL para las grandes plataformas

Imagina que fueras un analista de datos y tuvieras que revisar algo entre la grandísima cantidad de datos de YouTube –perfiles de usuario, reproducciones en vídeos, listas de reproducción o metadatos–. Sin SQL, esta tarea sería prácticamente imposible.

En su caso concreto, aunque pasar a NoSQL habría sido una solución bastante óptima para gestionar todas sus bases, lo cierto es que sus ingenieros decidieron optar por un sistema relacional clásico, como es MySQL.

Pero para evitar los problemas derivados de gestionar –y tener que buscar– tantísimos datos, crearon una tecnología bautizada como Vitess, una especie de intermediario inteligente que es capaz de realizar e interpretar consultas SQL.

Tiempo después, la plataforma más importante de streaming de vídeo, optó por compartir el código de Vitess, por lo que otras muchas plataformas y organizaciones usan este mismo modelo, como Slack, Pinterest o GitHub, entre muchas otras.

El caso de Netflix es algo diferente, ya que cuenta con un motor conocido como Trino, que es capaz de analizar datos inmediatos –ese minuto exacto en el que paraste una serie– mediante sistemas NoSQL, como Cassandra, mientras que todos los datos menos "rápidos" se gestionan mediante la nube de Amazon.

A su vez, Netflix desarrolló el conocido Apache Iceberg, que funciona junto a Trino para gestionar las tablas de datos de la mejor manera posible: los analistas pueden con ello realizar consultas SQL sobre una cantidad ingente de datos. De ahí que su algoritmo de recomendación sea uno de los mejores.

Al igual que hizo Netflix, otras plataformas como Uber decidieron adaptar este tipo de lenguaje y de consulta para su propia infraestructura; como es entendible, pedir un transporte no es lo mismo que seleccionar una nueva serie o vídeo para pasar un rato.

Uber se enfrentaba al gran problema de que, ante una inconsistencia en los datos, el servicio no acabara cobrando al usuario o que, por el contrario, el pasajero acabara pagando 2 veces por el mismo trayecto, algo fatal para el negocio.

Al principio, Uber se encargó de diseñar Schemaless –que guardaba datos flexibles en MySQL–, pero tuvo que avanzar hacia Docstore ante la gran demanda global creciente, siendo capaz de procesar miles de millones de peticiones.

Esta es quizá una de las técnicas más avanzadas a nivel tecnológico para la gestión de estas bases de datos masivas, algo en lo que Uber ha hecho especial hincapié para conseguir que el servicio que ofrecen sea el mejor posible.

Aunque quizá saber cómo funciona una plataforma como Meta –Facebook, Instagram WhatsApp– sea el mejor ejemplo del gran presente y futuro de SQL, ya que gestionan bases de datos totalmente increíbles para cualquier persona normal.

La compañía de Mark Zuckerberg utiliza Presto, que está basado en las consultas en SQL, y permite que los analistas puedan realizar consultas en numerosos discos al mismo tiempo, en apenas unos segundos.

Curiosamente, está también respaldado por la Linux Foundation y es uno de los más potentes a nivel de gestión y consulta de datos de todos los tiempos, llegando a procesar en la escala de los exabytes –miles de petabytes–, lo que demuestra que SQL aún no ha encontrado su límite y continúa siendo el mejor lenguaje para realizar este tipo de tareas.

Y este potente lenguaje no se queda solo aquí, ya que también está representado por PostgreSQL en plataformas como Spotify, detrás de las listas como el descubrimiento semanal para los usuarios, una tecnología de las más aburridas, pero de las más robustas, en palabras de la propia plataforma de streaming de audio.

Si reservas algún viaje también durante este verano y has usado Airbnb, también esta usa MySQL para todas las reservas, además de los pagos dentro de la plataforma. SQL es tan básico en tal caso que, sin él, probablemente 2 personas podrían reservar el mismo alojamientos para fechas idénticas.

E incluso la todopoderosa Amazon usa SQL para sus servicios de almacenamiento en la nube, aunque con una base de datos NoSQL –conocida como DynamoDB– para tareas tan básicas como la velocidad en el proceso de compra.

Por todo esto, aunque SQL pueda resultar un lenguaje anticuado o "aburrido", quizá sea uno de los más fiables en todo el mundo. Con la capacidad de que las grandes firmas de la industria apuesten por él casi sin dudarlo.

Las decisiones del gigante de Redmond conllevan despidos masivos de hasta el 30% de la empresa encargada del sector de los videojuegos.

La nueva ronda de recortes que afecta directamente a Xbox (a pesar de que no se vincula directamente con la inteligencia artificial) y a varios de sus estudios más importantes, incluyendo a Bethesda, Double Fine, Ninja Theory, Obsidian Entertainment e Id Software.

Aunque la compañía no ha detallado públicamente todas las cifras por estudio, distintos informes y testimonios de desarrolladores comienzan a mostrar una perspectiva más amplia de lo que se conocía hace tan solo unos días.

Obsidian e Id Software son los estudios más golpeados por la reestructuración de Xbox

En vista de que Game Pass tiene cuatro millones de usuarios menos que hace dos años y que hay una crisis interna advertida por la propia CEO de Xbox, Asha Sharma, no parece que sea prudente hacer despidos masivos o al menos eso es lo que se ve a simple vista.

En realidad, Microsoft lleva un rato haciendo este tipo de cambios y es que en 2025 se registraron más de 9.000 despidos. ¿Qué pasará con el desarrollo de futuros videojuegos? Ahora hay una nueva oleada de aproximadamente 4.800 trabajadores que han quedado fuera del proyecto.

Esto implica que el talento especializado que durante años construyó algunas de las sagas más reconocidas del sector probablemente ya no esté completo y es lo que le preocupa a muchos jugadores.

Si la cantidad mencionada ya parecía demasiado, a medida que pasan los días se conocen más detalles sobre el efecto específico dentro de Xbox.

Según información publicada por Kotaku y recogida posteriormente por diversos medios especializados, entre 60 y 70 trabajadores de Obsidian Entertainment habrían sido "echados a la calle".

Los recortes afectarían a perfiles de diferentes áreas, incluyendo productores, artistas, diseñadores, programadores, especialistas de control de calidad y escritores.

Entre los nombres más destacados está el director de arte de The Outer Worlds y artista de personajes de Fallout: New Vegas, Daniel Alpert, quien ha confirmado su retiro del equipo después de trabajar más de dos décadas en diversos proyectos. Destacó el agradecimiento por el crecimiento de su carrera profesional y se despidió.

“Si bien este no fue el resultado que esperaba, no puedo evitar sentirme increíblemente agradecido por el tiempo que pasé allí. Obsidian no fue solo un lugar de trabajo, fue donde construí una carrera, formé amistades duraderas y tuve la oportunidad de trabajar junto a algunas de las personas más talentosas y apasionadas de la industria”.

A. K. Fedeau, diseñador narrativo de Obsidian, también señaló en LinkedIn: “Lamento mucho anunciar que fui uno de los desarrolladores afectados por los despidos de Obsidian hoy” y habló sobre su gran trayecto en el equipo con Avowed y Company of Heroes 3.

La lista lamentablemente no termina ahí porque Id Software (Doom y Quake) también ha recibido el golpe de los cambios. Scott Miller, fundador de 3D Realms, ha confirmado que “la mayoría, si no todos” los programadores del estudio habrían sido despedidos durante esta reestructuración.

Posteriormente, aclaró en redes sociales que la información recibida indicaba que una gran parte del equipo de desarrollo se encontraba entre los afectados por los recortes.

Aunque Microsoft no ha confirmado oficialmente esas cifras, otros testimonios como el de Jeff Gardiner, antiguo líder de proyecto en Bethesda Game Studios, revelan que la situación es más grande de lo que parece.

En su post, menciona que alrededor de 95 trabajadores perdieron el empleo en el equipo. Las declaraciones son reforzadas por el periodista Jason Schreier, quien dijo que tanto Id Software como ZeniMax Online Studios realizaron reducciones significativas.

Según Bloomberg, Bethesda planea priorizar franquicias como Fallout, The Elder Scrolls, Doom, Quake y Wolfenstein para mantener las series más fuertes de la compañía.

La salida de veteranos y equipos especializados ha generado incertidumbre entre los gamers. Sin embargo, es posible que pronto salga información por parte de la compañía para aclarar dudas sobre el futuro de Xbox.

Utilizar asistentes virtuales para generar código es cada vez más común, pero ¿hasta qué punto? La automatización con estos agentes se está volviendo crucial para las grandes empresas y en muchos trabajos es requisito saber cómo utilizar la IA para aportar a la productividad de los proyectos.

A pesar de que ya hay una adopción importante a nivel mundial y que en el futuro va a ser de lo más normal, muchos programadores siguen teniendo miedo sobre lo que le depara a los puestos de trabajo.

La verdadera pregunta que se están haciendo los expertos es: ¿qué significa ser programador en la era de la inteligencia artificial? La respuesta ha sido más impactante de lo que parece.

¿Es el fin del código como identidad profesional?

No es un cambio sencillo, pues la inteligencia artificial ha llegado para modificar un método de trabajo que llevaba años consolidándose. Ahora ya no se tiene que escribir todo el código desde cero y esa es una de las cosas que ha dicho ahora Sam Altman, el CEO de OpenAI.

Un grupo de expertos ha estado compartiendo su experiencia con respecto a esta nueva forma de trabajar. Uno de ellos es Adam Janes, ha destacado que lo más difícil de asimilar de todo esto es que ahora debe encargarse de otras cosas que normalmente no solía hacer antes de esta tecnología.

La forma en la que lo describe determina que la transición se está convirtiendo en un patrón creciente en el sector que está afectando tanto a empresas como a los propios trabajadores que deben llevar a cabo sus actividades en los proyectos

“En lugar de ello, dedica más tiempo a redactar especificaciones en inglés que describen lo que debería hacer un software. La IA expulsa el código. Lo revisa y lo perfecciona”.

Un claro ejemplo de esto es lo que ha sucedido con Spotify, donde se ha confirmado que los ingenieros más experimentados no han escrito "ni una sola línea de código" desde diciembre de 2025, según indica el propio codirector ejecutivo Gustav Söderström.

Esto corresponde a la manera en la que se ha realizado la transición de forma exponencial. Es decir, utilizar inteligencia artificial en programación ya se está convirtiendo en algo habitual.

¿Cómo no? En vez de programar manualmente y dedicar muchos minutos y horas, los desarrolladores involucrados solamente tienen que supervisar los sistemas de inteligencia artificial que generan o despliegan código de forma automática.

Por supuesto, también está el factor de evitar que haya alucinaciones o problemas en el proyecto que puedan afectar a largo plazo. "Es un gran cambio. Es real y está sucediendo rápidamente", mencionan desde el informe compartido por Business Insider. Esto está pasando en meses y no en años, y eso es justamente lo que es impresionante sobre este tipo de avances.

La IA significa un cambio irreversible que redefine el futuro del desarrollo

¿Por qué ya no hay vuelta atrás? Pues lo que marca un punto de inflexión en la industria es que ya no es lo mismo de antes. Janes explica que durante años, escribir código fue una habilidad central en los programadores.

No solamente era un requisito, sino que también era de prestigio y diferenciación. En efecto, esta época la describe como la era en la que sentía una "verdadera sensación de artesano".

Todo eso cambió y los desarrolladores deben enfrentarse a una nueva realidad. Adaptarse a lo nuevo es crucial, claro está. Sin embargo, esta transición ha sido realmente drástica para muchos.

Ahora, parece que la calidad de un programador no solamente se rige por su conocimiento ante los lenguajes como Python, Rust y demás, sino también por la manera en la que se definen las instrucciones en los asistentes virtuales, las estructuras de soluciones ante problemas y el uso correcto de estas nuevas herramientas.

Este cambio no es fácil de asimilar. Annie Vella, desarrolladora con una larga trayectoria, recuerda cómo empezó a programar desde niña y la satisfacción que le producía ver sus líneas de código cobrar vida. Hoy vive un conflicto claro.

Por un lado, reconoce que la IA le permite avanzar más rápido y resolver problemas complejos. Por otro, siente que algo se pierde: “La satisfacción proviene más de la fricción que ya no existe tanto”.

Al mismo tiempo, el psicólogo Mike Brooks explica que el esfuerzo y los desafíos son fundamentales para sentir propósito en el trabajo. “Evolucionamos para luchar por sobrevivir. Tenemos que tener desafíos”.

Cuando la inteligencia artificial elimina esa fricción y ofrece resultados casi instantáneos, la recompensa emocional disminuye. El trabajo se vuelve más eficiente, pero también menos intenso en términos de experiencia personal.

Aun así, el futuro no apunta a la desaparición del empleo en este sector, sino a una transformación que se irá dando con el pasar de los años.

Sea como sea, los lenguajes de programación han tenido que ir adaptándose poco a poco a este cambio y uno de los que se posiciona con mejor futuro es Python.

Sí, podrías hacer muchísimos cursos de este ecosistema, Rust o cualquier otro, pero los profesionales con años de experiencia en la industria recomiendan no solamente quedarse con estos estudios, sino ampliar los conocimientos a una nueva habilidad que es casi imprescindible.

¿Crees que la inteligencia artificial ha reemplazado tu empleo? Después de que conozcas la skill que deberías añadir a tu portafolio, dejarás de tener tanto miedo a la tecnología con la que puedes generar código desde cero con prompts.

El aprendizaje automático como extensión natural de Python

¿Has trabajado alguna vez con Python? Si lo has hecho, lo más probable es que hayas hecho uso de alguna de las bibliotecas populares como NumPy para la computación numérica en matrices o Pandas para la manipulación de datos en casi cualquier flujo de trabajo.

Así nunca las hayas implementado, seguro que has escuchado de ellas, y es que estas herramientas no solo son útiles, sino que forman el núcleo operativo del aprendizaje automático moderno.

Bibliotecas como scikit-learn ofrecen una API clara para aplicar algoritmos clásicos, mientras que PyTorch es uno de los frameworks más empleados en investigación y producción. Yendo más allá, Transformers de Hugging Face sirve para trabajar con modelos de lenguaje avanzados con pocas líneas de código.

Considerando esto, el mencionado ecosistema es buscado por su ventaja acumulativa difícil de replicar. La alta versatilidad que tiene y todo lo que brinda bajo un buen conocimiento es clave para seguir desarrollando los proyectos de los próximos años.

Por eso, Python es uno de los lenguajes de programación que dominan en 2026, pero no solamente eso. Con las habilidades adecuadas, podrías convertir tu perfil de programador en uno esencial para el futuro.

De hecho, BNO News comparte que los expertos recomiendan aprender aprendizaje automático junto a Python porque es el camino lógico. Se explica que desarrollar ambas habilidades (teoría y práctica) es crucial para lograr implementaciones de modelos reales (LLM) desde el principio.

La revolución de los modelos de lenguaje exige nuevas competencias en la industria

El auge de los modelos de lenguaje ha reforzado aún más esta relación. Si te interesa construir aplicaciones con inteligencia artificial, trabajarás casi siempre en Python.

LangChain o LlamaIndex están diseñadas específicamente para crear apps basadas en LLM y gestionar datos. A este nuevo ecosistema se le está conociendo como "Python-first" y se debe a que se desarrolla todo inicialmente en este lenguaje antes que en cualquier otro.

Esto incluye modelos de código abierto más relevantes, como Llama o Mistral. ¿Quieres estar al día en el sector de la programación? Entonces tienes que moverte dentro de este entorno y prepararte con conocimientos avanzados.

Hay especialistas que indican que agregar estas habilidades a tu repertorio también abre puertas a roles de alto nivel como científico de datos o ingeniero de machine learning, con mejores condiciones y mayor proyección.

En otras palabras, no te limites solo a aprender Python de forma aislada. Integra el aprendizaje automático y la práctica con herramientas reales en la misma formación. Eventualmente, dará sus frutos, más ante el crecimiento de los proyectos con inteligencia artificial.

Si hablamos de los mejores lenguajes de programación, sin duda te vas a conseguir este en la lista. La eficiencia y seguridad de esta opción están en la boca de todos, incluso ante el avance de la inteligencia artificial con la generación de código.

La comparación entre Rust vs C++ o Rust vs Java crece cada vez más con los hitos que alcanza dicho ecosistema y es uno de los que tiene más demanda en España. Pero, ¿cómo fue que Graydon Hoare lo creó? La idea surgió de una forma más peculiar de lo que imaginas.

El origen de Rust y su evolución desde un proyecto personal

La historia de Rust va más allá de simplemente sentarse frente a un ordenador a escribir código. En realidad, fue una idea que respondía a un problema cotidiano.

Graydon Hoare, desarrollador en Mozilla, se enfrentó a un fallo de software que dejó inutilizable el ascensor de su edificio, por lo que tenía que encontrar una manera de solucionar el incidente.

Esto hizo que pensara en la fiabilidad del software moderno, por lo que le llegó un pensamiento de iniciar un proyecto paralelo con el fin de crear una manera de hacerle frente a los errores críticos que tanto dolor de cabeza estaban dando en la época.

La mayoría de los problemas estaban vinculados a la gestión de memoria, por lo que en su portátil comenzó lo que le abrió un nuevo camino: una propuesta de código abierto que ahora es una de las más influyentes del sector de la informática.

Durante sus primeros años, Rust evolucionó bajo el paraguas de Mozilla, que impulsó su desarrollo con el objetivo de crear aplicaciones más seguras y rápidas.

Este apoyo permitió perfeccionar una de sus características como el sistema de propiedad de memoria para deshacerse de recolectores de basura, tal y como se indica en la documentación oficial.

En 2015, Rust alcanzó su primera versión estable que fue clave para una adopción masiva y expandirse como uno de los lenguajes más importantes.

La comunidad creció significativamente en unos pocos años y organismos como la Agencia de Seguridad Nacional de Estados Unidos incluyeron a Rust en sus recomendaciones de lenguajes seguros.

Este respaldo institucional, sumado al interés de gigantes tecnológicos, hizo que se posicionara con una reputación impecable al ser una herramienta confiable que está lista para los proyectos del futuro.

Qué hace especial a Rust frente a otros lenguajes de programación

Rust destaca principalmente por su enfoque en la seguridad de memoria sin sacrificar rendimiento, siendo una gran competencia para lenguajes como C y C++.

El riesgo de errores críticos es grande ante el uso de memoria, tanto que puede provocar vulnerabilidades o inestabilidades impredecibles. Con las reglas estrictas del proyecto de Hoare, se evita todo esto antes de ejecutar el programa, siendo un gran beneficio.

Eso sí, lenguajes como Java o C# resuelven estos problemas con recolectores de basura, pero a costa de mayor consumo de recursos. Por esto mismo es que Rust tiene un equilibrio único donde elimina mecanismos automáticos y mantiene el control de la eficiencia d ela memoria que siempre ha sido una molestia.

Empresas como Microsoft, Amazon y Dropbox han adoptado dicho ecosistema en diferentes áreas, desde servicios en la nube hasta herramientas internas.

Incluso Linux ha empezado a integrar Rust como lenguaje complementario en el kernel, lo que representa un cambio significativo en un entorno históricamente dominado por C.

Esto ya se ha discutido un montón de veces y se debe a que la inteligencia artificial generativa marca un punto de inflexión. Por eso la verdadera pregunta es: ¿está en riesgo el aprendizaje profundo de la programación? Al menos esta es la incógnita que plantea el profesor universitario experto en el tema, Craig McNeile.

Según comenta, el talento humano frente a los modelos del lenguaje es un tema delicado y por eso se ha vuelto una preocupación grande que los alumnos lleguen a depender demasiado de la IA para escribir código, ya que en el futuro podría convertirse en una verdadera limitación en cuanto a infraestructura.

Aprender a programar en la era de la automatización del código es un verdadero desafío, según McNeile

El uso de herramientas como ChatGPT o asistentes de código ha transformado la forma en la que se estudian diversas profesiones. Una de las más afectadas es el sector de la programación, pues las carreras de informática que requieren el aprendizaje de código están cambiando drásticamente.

¿Por qué? Debido a que con estos asistentes virtuales es posible generar fragmentos de código completo a partir de instrucciones en el lenguaje natural, la base que se aprende en las universidades o cursos parece que está quedando en el olvido.

Si bien esto ha reducido las barreras iniciales, acelera los procesos y mejora la motivación de los estudiantes, según McNeile, esta nueva facilidad plantea nuevos riesgos reales.

Desde el lenguaje ensamblador hasta Python, cada avance ha sido clave para simplificar el desarrollo de software, pero la programación no consiste solo en tener algo funcional, sino en comprender los conceptos de control, lógica algorítmica y resolución de problemas para prepararse adecuadamente ante los proyectos.

En efecto, es una perspectiva que da la mano con muchas otras opiniones de expertos, las cuales mencionan que el criterio, la supervisión y la manera de poder resolver los problemas que se presenten en las líneas son cruciales para no ser reemplazado.

¿Por qué una compañía querría algo que la IA ya puede hacer? Tu valor como profesional está en la especialidad y las habilidades, no en depender de un asistente virtual.

El especialista advierte que, si no pasas por el proceso de aprender desde cero a escribir programas, te pierdes de muchas cosas que seguro que van a ser fundamentales en el futuro.

Como ejemplo, alguien que solamente utiliza prompts al principio y no entiende de verdad cómo funciona el código, sea cual sea el lenguaje de programación, pierde la capacidad de interpretar, depurar y mejorar el código generado por IA.

Esta preocupación coincide con ideas clásicas de la ingeniería de software, como las expuestas por Frederick P. Brooks en su ensayo “No Silver Bullet”, donde sostiene que ninguna herramienta elimina por completo la complejidad del desarrollo.

A pesar de que la inteligencia artificial te ayuda en muchos puntos importantes, todavía cuenta con limitaciones e incluso para algunos es un problema porque se tiene que estar supervisando todo el tiempo para evitar las alucinaciones o incongruencias en la estructura.

En otras palabras, los asistentes virtuales como GitHub Copilot, Codex y otras plataformas similares son ideales como una ayuda para extender las habilidades y la velocidad en la que se trabaja, pero no un reemplazo completo de un proceso cognitivo de un desarrollador humano.

¿Qué pasa si la IA deja de ser accesible para los nuevos programadores?

Hoy en día hay demasiadas plataformas de IA que requieren grandes inversiones en infraestructura para mantener los modelos, además de un impresionante consumo energético y mantenimiento, cosa por la cual se está generando la crisis de memoria RAM y SSD.

El verdadero problema llegará cuando el acceso gratuito o asequible desaparezca. En un punto, puede que la obligación a pagar por funciones avanzadas o las limitaciones que se ponen en contextos educativos podría ser frustrante para aquellos estudiantes que ahora dependen de la IA para programar.

Según la UNESCO, McNeile se hace la pregunta: "¿qué pasaría si los estudiantes que han desarrollado sus habilidades con ayuda constante de IA pierden el acceso a estas herramientas?", pues lo más probable es que te encuentres con una base de conocimientos incompleta.

Al no poder valerse por sí mismos, cuando un sistema falle o la inteligencia artificial tenga algún problema, no podrán solucionar la situación.

Evidentemente, no se trata de rechazar por completo a los asistentes virtuales, sino de tener un enfoque equilibrado en la enseñanza. Mantener habilidades esenciales como la validación del código, pruebas de software y comprensión de algoritmos es lo más adecuado.

Tu desafío, como estudiante o profesional, es evitar la dependencia pasiva y emplear la IA solo para potenciar tus capacidades para tener verdaderos beneficios en el aprendizaje.

Aunque esta aplicación de Anthropic tiene alguna que otra limitación, como los diferentes planes de suscripción –que puede conllevar una gran inversión– o que solo se pueden utilizar los modelos de la compañía.

Esto restringe ya muchísimo las posibilidades, todo ello a pesar de que Claude Code es una de las herramientas más potentes para programación con la ayuda de la inteligencia artificial.

Afortunadamente, hay una alternativa que he probado y que creo que merece mucho la pena, ya que elimina todas las limitaciones que tiene Claude Code; además, es de código abierto y realmente fácil de usar, incluso para principiantes que estén comenzando en programación.

Esta aplicación se llama OpenCode y cuenta con todos los grandes modelos de lenguaje natural (LLM) que puedas imaginar, desde las versiones de pago de los más potentes hasta modelos gratuitos como DeepSeek o el propio de Xiaomi.

De tal forma, podrás tener lo mismo que en Claude Code, pero configurando la clave API de tus servicios favoritos, además de usar modelos gratuitos que no tienen nada que envidiar a otros superiores.

OpenCode, una herramienta bastante superior a Claude Code

Por decirlo de alguna manera, OpenCode es un Claude Code totalmente vitaminado, ya que no limita su aplicación a un modelo exclusivo, como Claude, sino que ofrece este y otros dentro de la misma interfaz, sin tener que andar cambiando entre LLM según la consulta.

Originalmente, fue una herramienta configurada para actuar en la terminal, pero ya ofrece la versión de escritorio en fase beta por si prefieres tener una interfaz gráfica. Creo que es lo más cómodo y, en mi caso, no ha presentado problemas.

En este mismo sentido, es prácticamente una de las opciones que mayor número de modelos gratuitos tiene, con los que son quizás los más conocidos, DeepSeek, el de Xiaomi y otros que pueden servir a alguien que esté comenzando.

Para un nivel más profesional, lo mejor es siempre optar por una suscripción, aunque puedes que este tipo de planes de pago no estén al alcance de todos los bolsillos; a pesar de ello, puedes encontrar claves API con planes gratuitos y añadirlos a OpenCode.

Tanto si quieres utilizarla desde la terminal como si prefieres probar la versión de escritorio, la que recomiendo, OpenCode está disponible desde este enlace y puedes revisar todo su código en su página oficial de GitHub.

Para este ejemplo, le he pedido directamente a la IA que me dé una idea para una aplicación web sencilla; la respuesta ha sido una app web que simplemente se dedica a encontrar ideas absurdas de startups, Startup Loca.

Lo más importante, en primer lugar, es crear una carpeta en tu escritorio o donde prefieras con el nombre de tu proyecto; en OpenCode, selecciona la opción de Abrir proyecto y elige esa carpeta.

Aquí ya te aparecerá la conversación, en la que puedes elegir el modelo que prefieras para tu tarea, además del modo: Plan para que la IA solo te explique lo que va a hacer y cómo, sin tocar tu código; y Build para que se apliquen realmente los cambios.

En el modo Build, en este caso con DeepSeek V4, le he pedido que cree esta app web, pero teniendo en cuenta que el diseño tiene que ser moderno, estilo cyberpunk, además de crear tres archivos estructurados en la raíz: index.html, style.css y app.js.

Como esta app es de temas absurdos de negocio para startups, también he pedido a OpenCode que en el archivo app.js incluya una lógica que cuente con 3 categorías independientes: problemas, soluciones y giro tecnológico.

Tras todo esto, el resultado ha sido la carpeta con el proyecto en menos de 2 minutos. Y al acceder al archivo index.html de tu carpeta de proyecto, podrás ver cómo está quedando en todo momento.

Como ves, en nada de tiempo puedes crear algo muy básico solo mediante lenguaje natural; ahora bien, esto te puede servir más bien para proyectos que hagas como hobbies o para revisar posteriormente el código que ha generado la IA.

Es prácticamente obligatorio si vas a publicar algo que tu proyecto sea lo más seguro posible, por lo que siempre conviene revisar apartados como la seguridad de la clave API y otras cuestiones que requieren de supervisión humana.

De cualquier forma, OpenCode es la prueba de que no solo pueden utilizar estas herramientas quienes cuenten con el último hardware, además de romper las barreras de un único proveedor en Claude Code.

Tanto si estás aprendiendo a programar como si eres profesional, o simplemente quieres pasar un rato probando, OpenCode es una de las mejores opciones.

Aunque los próximos años son inciertos con respecto a este tipo de situaciones con la tecnología actual, los expertos del Foro Económico Mundial piensan que sí hay posibilidad de que la inteligencia artificial sustituya a los profesionales de este ámbito.

Puedes aprender todo sobre Python, JavaScript, C++, Rust o cualquier otro lenguaje de programación y aun así estar en riesgo debido a lo rápido que se están facilitando los datos de entrenamiento de los modelos.

Ahora es fácil generar código con GitHub Copilot por ejemplo, pero no solo eso, sino también adentrarse en el machine learning. Cada vez es más sencillo encontrar los datos de entrenamiento y por eso es que los camioneros tienen más probabilidades de mantener su empleo.

La exposición a la IA no depende de la dificultad del trabajo

Una gran cantidad expertos han hablado del tema con respecto a la evolución de la inteligencia artificial y el verdadero impacto que está teniendo en el sector laboral.

En su mayoría, se dice que solo sobreviven aquellos que se adaptan mejor al funcionamiento de la mencionada tecnología, ya sea implementándola adecuadamente o especializándose en ciertos puntos de la profesión.

En este caso, Foro Económico Mundial ha publicado un informe junto a Accenture que suma a la investigación sobre la influencia de la IA en la actualidad. Según se explica, la exposición de un empleo a los asistentes virtuales no sigue una escala basada en la dificultad de las acciones.

¿Qué quiere decir esto? Pues antes se pensaba que todos los trabajos que fueran manuales o rutinarios iban a ser los primeros en desaparecer cuando ChatGPT, Gemini, Copilot y otros chatbots comenzaron a evolucionar.

La situación actual real es que las profesiones que están basadas en texto, documentación y procesos digitales son las que realmente están en el punto de mira de la tecnología. Una de ellas es la programación, que es la que últimamente ha estado ante una exposición mayor.

El documento Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs demuestra tras un análisis profundo que el factor más importante es la disponibilidad y la estructura de los datos que describen ese trabajo.

En el desarrollo de proyectos con código se suele generar información masiva que es reutilizable. Estos datos los puede analizar, imitar, modificar o mejorar un sistema entrenado, como se puede ver en Claude Code y otras herramientas de IA similares.

En cambio, para imitar a un camionero se requiere muchísimo más y no hay data de los movimientos exactos, presión, fuerza, conocimiento de giro automático del volante, tomar decisiones, visualizar escenarios distintos y otros aspectos que son complejos para estos asistentes.

Entonces, no importa si una tarea es compleja o requiere alta formación académica. Lo importante es si esa tarea deja un rastro digital claro.

Escribir código, redactar documentación o responder tickets técnicos resulta más accesible para una IA que interpretar un entorno físico cambiante.

La información existe, pero es costosa de recopilar, difícil de etiquetar y arriesgada de probar. De hecho, esta es la razón por la que también se le complica a los modelos crear videojuegos con perfección.

¿Qué hace que un empleo de verdad sea automatizable?

Durante décadas, los desarrolladores han generado un ecosistema abierto de conocimiento. Repositorios públicos, documentación, foros técnicos y sistemas de control de versiones han creado un archivo masivo de decisiones humanas.

Gracias a esto, todo lo que se ha almacenado durante tanto tiempo ha servido para entrenar la inteligencia artificial y perfeccionar sus capacidades alrededor de la programación.

Codex de OpenAI es un buen ejemplo de ello, ya que fue entrenado con millones de líneas de código público. Como resultado, ahora sabe cómo corregir errores, sugerir soluciones en múltiples lenguajes y hacer mejoras.

Además, este parece ser solo el comienzo porque el aprendizaje automático sigue acelerandose. Al final, el valor de tu perfil profesional no depende solo de los conocimientos técnicos que hayas obtenido hasta ahora, sino también de si el trabajo que haces es apto para ser replicado ante patrones repetitivos aprendidos por la IA.

Hasta los estudiantes están utilizando asistentes de código para automatizar tareas repetitivas y aumentar la productividad, pero están dejando lo más importante a un lado: el conocimiento base que te hace un verdadero profesional.

Bindu Reddy, la CEO de Abacus AI, ha advertido sobre cómo el vibe coding está haciendo que los desarrolladores pierdan habilidades básicas y son graves noticias para el futuro próximo de la industria informática.

La advertencia de Bindu Reddy: productividad vs. habilidades fundamentales

Como una de las voces más influyentes en el desarrollo de agentes de inteligencia artificial, no dice cosas a la ligera. En este caso, ha tocado un tema que es controversial y crucial para el futuro de la informática.

Principalmente se trata de la pérdida progresiva de habilidades esenciales en los desarrolladores, un proceso que se está llevando a cabo debido al uso intensivo de herramientas de IA.

Todo comenzó con una publicación en X donde afirmó que, en entrevistas técnicas, su equipo se encuentra cada vez más con candidatos que han “perdido completamente el contacto con la codificación”.

La perspectiva que comparte no es ir rotundamente en contra de los asistentes virtuales, por obvias razones, pero sí que destaca lo que podría convertirse en una amenaza para el sector y es la "dependencia excesiva".

Teniendo la ventaja de generar código, optimizar funciones y resolver errores a través de indicaciones sencillas, es fácil que se vuelva una parte esencial del día, sobre todo cuando realiza estos procesos en cuestión de segundos.

Aunque esto sirve para una mejora inmediata de la productividad, también significa un debilitamiento progresivo de las bases técnicas porque esto va más allá del movimiento individual.

Lo que la especialista plantea es que hay un riesgo a largo plazo y todavía no hay una respuesta para la pregunta "¿quién va a arreglarlo si la IA lo rompe todo?".

Esta es una reflexión que se hacen muchos expertos porque los sistemas automatizados generan errores complejos. Esto pasa a convertirse en un inconveniente que es incluso más grande.

La situación recuerda un poco a lo que ha hablado Linus Torvalds sobre la dependencia de los asistentes virtuales como GitHub Copilot, ya que la base sólida de criterio y resolución de problemas se está perdiendo.

¿Quién arreglará el código cuando la IA falle?

No solamente Reddy, muchos otros especialistas coinciden con la misma perspectiva, pues la dependencia excesiva de inteligencia artificial es lo que causa que las habilidades básicas como escritura manual de código, el análisis lógico o la depuración de errores se pierdan entre los estudiantes e incluso profesionales.

Por otro lado, hay que tener en cuenta que es parte de un proceso que es una realidad. Adaptarse está bien, pero ¿qué pasaría si a los profesionales que no tienen los conocimientos adecuados les quitan la IA? Además, si este sistema se daña o cae, ¿quién va a arreglarlo en el futuro? Sin saber lo de primer nivel y tener criterio, es muy difícil resolver los verdaderos inconvenientes.

Un estudio de Anthropic muestra que los desarrolladores que utilizan asistencia de IA pueden obtener resultados más rápidos, pero presentan una reducción significativa en la comprensión del código.

Por ejemplo, los participantes que usaron IA obtuvieron puntuaciones un 17% más bajas en pruebas de conocimiento inmediato.

Mejorar el rendimiento y reducir el tiempo de aprendizaje es posible con los chatbots, aunque siempre que se integren con estrategias pedagógicas adecuadas.

En otras palabras, la clave no está en evitar la IA, sino en usarla sin sustituir el pensamiento crítico ni la comprensión profunda. Al final, la programación no desaparece, pero sí se transforma.

Ahora es el turno de esta segunda versión, una segunda parte que mejora las funciones de la primera y en la que se añaden otras tantas, como un cambio en Safari, mejora en la aplicación de Fotos o en la cámara y mucho más.

Yendo al grano, entre los cambios más importantes que trae esta nueva versión, resalta por encima del resto una corrección de fallos en su navegador.

Por ejemplo, se ha solucionado un error en Safari que bloqueaba la barra de navegación y obligaba a cerrar la aplicación para poder hacer una nueva búsqueda en Google. También se ha arreglado el fallo al recortar las capturas de pantalla y se ha eliminado un aviso fantasma en el menú de ajustes que ralentizaba el móvil.

Por otro lado, Apple ha metido un nuevo botón llamado Escribir con Siri justo encima del teclado en aplicaciones como Notas, Mail o Mensajes.

Esto permite usar las funciones de redacción asistida sin necesidad de seleccionar el texto primero. Eso sí, estas opciones de inteligencia artificial siguen bloqueadas para los usuarios de la Unión Europea.

También se está mejorando la comunicación con los usuarios que no tienen un iPhone. El sistema de mensajes RCS, que sirve para hablar con dispositivos Android, se ha mejorado y, a partir de ahora, ya se puede responder a textos específicos dentro de una conversación compartida, igual que se hace en iMessage o WhatsApp.

En cuanto a la amada fotografía del iPhone, se ha podido saber que las herramientas de edición automática por inteligencia artificial ya son compatibles con el formato RAW.

Por otro lado, la propia app de Cámara vendrá con una especie de chivato visual, un pequeño indicador amarillo que se enciende en la pantalla cuando el usuario tiene activo algún ajuste manual activado.

Para terminar, Apple ha confirmado que la aplicación AirPort Utility, que servía para gestionar los antiguos routers de la marca, dejará de estar disponible para descarga en los móviles que actualicen a iOS 27. Eso sí, se avecinan mejoras en el sistema HomeKit, y parece que se ha solucionado el problema que bloqueaba tras la primera actualización las bombillas inteligentes de marcas como Philips Hue.

¿Cuándo sale la beta pública de iOS 27 y cómo afectará a los usuarios del iPhone 18 Pro?

Aunque ya comentado, y siguiendo el calendario oficial de Apple, la versión final y estable de esta versión del sistema operativo, ya totalmente finalizado y listo para usar, llegará en septiembre de este año, coincidiendo con el lanzamiento en tiendas de la nueva familia iPhone 18 Pro.

Sin embargo, para los usuarios que no quieren esperar hasta el final del verano, la beta pública se lanzará a mediados de julio, margen suficiente para que los desarrolladores encuentren los fallos más graves antes de que el público lo instale en su móvil. Si eres desarrollador, ya puedes descargarla desde Ajustes, General, Actualización de software.

En la actualidad, el kernel de Linux cuenta con aproximadamente 36 millones de líneas de código escritas en el lenguaje de programación C, uno de los más potentes, pero que acumula muchísimos problemas de gestión de memoria, lo que se traduce en una media de 13 vulnerabilidades diarias.

Precisamente, durante la Rust Weekend, la mayor conferencia de Rust en el mundo, Greg Kroah-Hartman, uno de los desarrolladores más importantes del kernel de Linux, ha avisado de que el lenguaje Rust será el que "nos va a salvar".

En comparación, las líneas de código escritas en el kernel de Linux en Rust superan ligeramente las 100.000, por lo que es una afirmación realmente importante, sobre todo para conseguir que el software sea seguro, en un mundo en el que cada vez hay más hardware malicioso.

"La mayoría de los errores en el kernel son cosas pequeñas y menores. No se comprueban las condiciones de error, se olvidan los bloqueos, la memoria no liberada se filtra y las vulnerabilidades se van acumulando con el tiempo", ha explicado Greg. "Hacen que el kernel falle. Con esto es con lo que vivimos en C. Por eso no nos gusta".

Al igual que el kernel ha evolucionado con el tiempo, este desarrollador también ha asegurado que Rust continuará desarrollándose junto a él, a pesar de que en algunos subsistemas su aplicación se relega a los nuevos controladores gráficos.

No obstante, en un par de años se podrá ver precisamente la evolución de Rust en Linux.

"Rust va a evolucionar en el kernel con el tiempo [...]. Con el tiempo, hemos alcanzado un punto crítico en el que se pueden escribir controladores realmente buenos para todos los diferentes tipos de subsistemas en Rust y Linux. Creo que en los próximos 2 años veréis esto".

La gran ventaja de Rust respecto a C es que los desarrolladores tiene que recordar siempre liberar la memoria de forma manual en este último, mientras que Rust es más estricto y no deja ningún cabo suelto.

A pesar de que las líneas de código aún son una ínfima parte del kernel de Linux, se espera que Rust continúe ampliando la seguridad de este; para Greg, a pesar de que el año pasado aseguraron que habían terminado el experimento con este lenguaje, es algo totalmente real y que ya se puede palpar.

"Los mantenedores del kernel de Linux nos reunimos cada año y hablamos de cómo van los procesos. El año pasado dijimos que el experimento de Rust ha terminado. No es un experimento. Esto es real", ha añadido el desarrollador. "Han demostrado y hecho el trabajo necesario para hacer de Rust un lenguaje viable en el kernel, y vamos a hacer que esto se mantenga. Vayamos a toda velocidad".

Con la integración de la inteligencia artificial para generar código con texto, como ChatGPT o Claude, la industria está cambiando drásticamente. Si bien significa que hay una probabilidad de que muchos programadores se queden sin trabajo, también abre las puertas a una nueva era llena de oportunidades y mayor productividad.

La implementación de estas herramientas en el mencionado lenguaje de programación probablemente haya sido una de las razones por la que ha aumentado su popularidad durante el pasado 2025, al igual que su facilidad de uso y los numerosos proyectos para los que sirve.

Lo impresionante de esto es que desde 2001 no se había visto una participación tan grande en la industria y Python ha logrado un hito que lleva un cuarto de siglo sin ser alcanzado.

El índice de participación en Python durante los últimos meses ha sido uno de los más altos en años

Como es de costumbre, el famoso lenguaje de la serpiente ha aparecido en el índice TIOBE como uno de los lenguajes de programación más usados en la actualidad (mayo 2025). Sin embargo, esta ocasión es especial porque ha sumado un récord que llevaba mucho tiempo sin ser alcanzado.

Para ser más específicos, Python se ha impulsado hasta un 25,35% de participación, algo que no se veía desde 2001, cuando Java lo logró. En ese entonces, la industria de la programación estaba en pleno crecimiento y no había tanta competencia como ahora, lo cual hace que esto sea mucho más sorprendente.

Tal y como se puede apreciar en las estadísticas, se mantenía muy por debajo de otras como C y Java, pero estas han ido disminuyendo con el tiempo y en 2018 empezó el verdadero crecimiento de Python, siendo su subida más notable desde 2024 hasta 2025 en un pico casi igual que el más usado de hace 24 años.

El aumento de este entorno ha sido del 9,02% con respecto al pasado año que, en comparación con otras que quedan atrás por menos del 1,10%, es increíble. Desde abril, incrementó su cifra a un 2,2% más y la diferencia con el segundo lugar es de más de 15%, ya que C++ le sigue el paso con tan solo 9,94% y después C con 9,71%.

No se ve a Java hasta el cuarto lugar, donde muestra solo un crecimiento de 0,62% con un 9,31% total, mientras que C# va en caída con 4,22%. Por su parte, JavaScript se posiciona en la sexta posición con solo 3,68%.

Este récord se le atribuye al número uno porque con el tiempo ha mejorado para volverse un lenguaje sencillo, versátil y que no deja de evolucionar. Gracias a esto, es capaz de acoplar a diversos formatos, proyectos, herramientas y tiene compatibilidad extensa. Además, es uno de los entornos más recomendados para el uso de la inteligencia artificial.

¿Vale la pena estudiar Python con el crecimiento de la IA?

Por lo visto, el próximo gran paso de la industria es la integración de la IA para crear, corregir o editar código con prompts, pero eso no quiere decir que se dependerá únicamente de ella. Sam Altman está seguro de que habrá un cambio importante en los trabajos de los programadores, pero la idea es que sirva como una herramienta para ser más eficientes.

Entender cómo funciona el código, resolver problemas específicos y tener pensamiento crítico son algunas de las cosas fundamentales que se mantendrán por muy avanzada que sea la inteligencia artificial.

Esto quiere decir, que estudiar Python a fondo sigue siendo necesario y experimentar con nuevos lenguajes para desarrollar habilidades adicionales va a ser requerido en muchas empresas. Así que sí, hay que seguir mejorando a pesar de que con los años se vuelva más común el uso de los chatbots en los proyectos de código.

Un desarrollador de Nueva Zelanda llamado Paul, descubrió una vulnerabilidad en el autoupdater de AMD que permite un ataque tipo “Hombre en el medio”, con el que es posible colar malware en un PC, o espiar.

Según el programa de recompensas de AMD, le correspondería una recompensa de 10.000 dólares. Pero AMD se la negó, alegando que el Autoupdater en un sofware secundario, y que este ataque de “Hombre en el medio” no entra en las recompensas porque exige manipular físicamente el ordenador de la víctima. Es decir, no se puede hacer en remoto. Sin embargo, sigue siendo un bug grave que permite hackear un ordenador. ¿Hay bugs graves de primera y segunda categoría? Todo se volvió aún más extraño.

Un programa de recompensas de AMD, sin recompensas

Un ataque de "Hombre en el medio" quiere decir que el hacker intercepta la comunicación entre dos ordenadores o conexiones, para robar datos, o manipularla. Imagina que le envías una carta a un amigo, pero el cartero la intercepta, la lee, la modifica, y vuelve a cerrar la carta para que el receptor no se entere. Eso es un ataque tipo Hombre en el medio.

En informática, es un hackeo grave. Pero AMD rechazó incluso revisar el bug, alegando que estaba fuera del programa de recompensas. Así que Paul detalló la vulnerabilidad en su blog, y lo publicó en Hacker News. A los dos días, AMD volvió a contactarle, comentándole que revisarían el bug. Le pidió al desarrollador quitar el fallo de su blog, alegando que vulnera las reglas del programa de recompensas. Pese a seguir diciendo que no tenía derecho a recompensa. ¿En qué quedamos?

Según Paul, el bug era tan sencillo de arreglar como añadir la “s” a dos direcciones web, para protegerlas con https. Se tarda segundos en arreglarlo. AMD tardó 124 días. Y no lo hizo muy bien.

Al parecer, el parche no funciona si lo aplicas con el software viejo instalado. Para que sea efectivo, tienes que desinstalar por completo el software Auto Update de AMD que actualiza automáticamente los drivers de la tarjeta gráfica, procesador, etc., descargar la última versión, e instalarla desde cero.

En el documento del bug, AMD le otorga una peligrosidad de 7,7 sobre 10, pero parece que eso no es suficiente para pagar una recompensa. Eso sí, en el documento agradece a Paul su aportación…

“Hasta ahora, por las vulnerabilidades que he notificado a Google, Asus, AMD, TP-Link, MSI (y otras empresas), he recibido un total de cero dólares”, se lamenta este desarrollador. Hablamos de algunas de las compañías más ricas del mundo, cuyo prestigio y negocio depende de que su software sea seguro.

Este principio resume la esencia de la ingeniería práctica: las ideas importan, pero la ejecución valida. Si sueles investigar sobre programación, software libre, productividad en desarrollo o cultura DevOps, seguramente has encontrado este concepto una y otra vez como una referencia obligatoria.

inteligencia artificial generativa, automatización del código, GitHub Copilot o LLM para programación

¿Sigue siendo válida esa filosofía en un mundo donde el código puede generarse en segundos? Este artículo conecta esa máxima histórica con la nueva realidad del software, una donde el valor ya no está solo en escribir código, sino en comprenderlo y dirigirlo.

De escribir a dirigir software: el cambio radical en la ingeniería moderna

Cuando Torvalds lanzó su famosa frase, el desarrollo de software era un proceso profundamente artesanal. Crear sistemas complejos implicaba largas horas de codificación manual, pruebas constantes y decisiones arquitectónicas que podían cambiar el rumbo de un proyecto en cualquier momento. En ese contexto, decir que “hablar es barato” era casi una advertencia: cualquiera podía imaginar soluciones, pero pocos podían implementarlas correctamente.

El propio ecosistema Linux es un ejemplo de esa filosofía. Desde sus inicios en 1991, el kernel ha sido desarrollado por miles de colaboradores bajo el modelo de software libre y de código abierto (FOSS), donde la evidencia del progreso siempre es tangible: commits, parches y código funcional. Según la Linux Foundation, este enfoque colaborativo ha sido clave para construir una de las infraestructuras más importantes del mundo digital. Aquí no hay espacio para la especulación: todo debe demostrarse.

Durante décadas, el código fue un recurso limitado. Incluso desarrollar unas pocas miles de líneas de calidad requería experiencia, disciplina y tiempo. La complejidad técnica era alta, y el coste de experimentar también. Muchas ideas nunca se ejecutaban, no porque fueran malas, sino porque no había suficiente tiempo ni recursos. Como desarrollador, vivías condicionado por tus límites cognitivos, físicos y organizativos.

Este reality construyó una cultura clara: el valor estaba en el esfuerzo visible. Un repositorio bien organizado, con documentación clara y contribuciones consistentes, indicaba calidad. También reflejaba algo más importante: la inversión humana detrás del software. En ese mundo, “mostrar el código” significaba demostrar compromiso, capacidad y responsabilidad.

El giro provocado por la IA: cuando el código deja de ser escaso

La llegada de herramientas basadas en inteligencia artificial, especialmente los modelos de lenguaje para programación (LLM), ha redefinido completamente este escenario. Hoy puedes generar funciones complejas, documentar proyectos enteros o incluso diseñar arquitecturas completas en minutos.

Plataformas como GitHub Copilot ejemplifican este cambio, ofreciendo asistencia en tiempo real para escribir código y reducir el esfuerzo manual.

Aquí es donde aparece una paradoja clave: si el código ya no es difícil de producir, entonces deja de ser el principal indicador de valor. Puedes obtener miles de líneas bien estructuradas sin haberlas escrito directamente.

Esto transforma la afirmación original de Torvalds en algo más profundo: ya no basta con mostrar código, ahora necesitas demostrar que lo entiendes.

En este nuevo contexto, la calidad se vuelve más difícil de evaluar. Elementos tradicionales como documentación extensa, comentarios bien escritos o estructuras limpias pueden generarse automáticamente. Ya no sirven como pruebas inequívocas del esfuerzo humano. Como resultado, entran en juego nuevas variables:

La procedencia del software El criterio detrás de las decisiones técnicas La capacidad de mantener y evolucionar el sistema La responsabilidad sobre posibles fallos

Esto también impacta el mundo del software libre. Si cada persona puede generar herramientas a medida sin colaborar, el incentivo para contribuir disminuye.

Sin embargo, organizaciones como la Open Source Initiative destacan que la gobernanza y la confianza seguirán siendo pilares fundamentales del ecosistema. En otras palabras, el valor se desplaza del código al contexto.

A nivel práctico, tu forma de trabajar también cambia. Antes, programar implicaba escribir línea por línea. Ahora, pasa a ser un proceso donde defines problemas, iteras soluciones y supervisas resultados generados. Se vuelve más cierto que nunca el viejo adagio: programar es 90% pensar y 10% escribir. La diferencia es que ahora ese 10% puede ejecutarlo una máquina.

Este 8 de junio es el día elegido por la marca para dar su Conferencia Mundial de Desarrolladores, la ya mítica WWDC 2026. Aunque sobre el papel es un evento enfocado a los creadores de aplicaciones, la realidad es que este año parece que va a traer grandes y potentes novedades.

Aunque también alguna que otra mala noticia, ya que muy probablemente será la última keynote de Tim Cook como CEO de la compañía, antes de que asuma el puesto John Ternus en septiembre.

Si quieres verla, será retransmitida en su canal de YouTube e incluso en la propia web de Apple. En cuanto al horario, será a las 10:00 horas de la mañana, que serán las 19:00 horas de la tarde en España.

WWDC 2026: iOS 27 promete cambiarlo todo

Dejando esto a un lado, es hora de ir al grano. Todas las miradas apuntan hacia la misma dirección, y no es otra que el muy esperado iOS 27, una actualización que, según prometen, va a cambiar de arriba abajo la forma en la que interactúas con tu smartphone.

Pero el plato fuerte del evento inaugural será la llegada de la nueva generación de Apple Intelligence, su plataforma de inteligencia artificial.

Las filtraciones apuntan a que esta tecnología dejará de ser una promesa que se ha quedado a medio gas (sobre todo si lo comparas con el resto de rivales) para integrarse de forma total en tu móvil, gestionando tus notificaciones de forma inteligente y automatizando pequeñas tareas del día a día.

WWDC 2026: por fin una Siri más intelgiente, vitaminada gracias a la inteligencia artificial

Pero el verdadero lavado de cara se lo va a llevar Siri, la asistente virtual que lleva años pidiendo a gritos una jubilación o un cambio completo. Parece que el milagro va a ocurrir por fin. Apple ha rediseñado a Siri desde cero, y parece que va a venir capacidades multimodales gracias a acuerdos estratégicos con empresas como Google y OpenAI.

Esto significa que esta ya no se limitará a decirte qué tiempo hace o a programar una alarma; ahora podrá entender el contexto de lo que ves en pantalla, procesar imágenes, mantener conversaciones tipo chatbot e incluso ejecutar acciones dentro de tus aplicaciones.

Por un lado, se sabe que Siri estará integrada en la isla dinámica del dispositivo, de manera que aparecerá en esta parte de la pantalla bien manteniendo pulsado el botón de encendido o bien mediante el comando Oye, Siri.

Al activarse, la isla se expandirá mostrando un cursor luminoso y un cuadro de texto para que busques o preguntes cualquier cosa. Como ves, todo integrado de una forma más natural y útil.

Asimismo, estará a mano de quien la necesite al deslizar el dedo hacia abajo desde la parte superior central del iPhone en cualquier parte del panel. De esta manera, se abrirá una nueva interfaz de Búsqueda o Pregunta para realizar tareas o buscar determinados temas.

Siri, que también permitirá elegir el agente de IA que se quiera utilizar (en principio, ChatGPT, Gemini o Claude), estará incluida en la aplicación de la cámara, un apartado que también se va a poder personalizar más. Esto será posible con un panel de widgets con el que se podrán configurar controles específicos de la cámara-

Por supuesto, y aunque el iPhone siempre atrae todos los focos, estas novedades de inteligencia artificial también llegarán a los sistemas operativos hermanos, como watchOS 27 para el Apple Watch o macOS 27 para los ordenadores Mac. Todos ellos también tendrán esta misma Siri más inteligente gracias a la IA.

WWDC 2026: Apple quiere que el iPhone piense más y moleste menos

Finalmente, la cámara del iPhone también va a recibir mejoras gracias a la inteligencia artificial. La compañía lleva años apostando por la fotografía computacional, pero ahora quiere dar un salto más allá.

Se espera una edición automática de imágenes más avanzada, herramientas para mejorar vídeos con un solo toque y opciones capaces de eliminar elementos o corregir escenas al momento.

Otro de los puntos donde Apple quiere sumar puntos es en la privacidad. La compañía afirma y deja bastante claro que buena parte de sus funciones de IA funcionarán directamente en el dispositivo, sin enviar datos a servidores externos.

Los desarrolladores tendrán mucho más peso en esta edición

En realidad, buena parte del evento está pensado para desarrolladores. Y este año Apple quiere darles nuevas herramientas para que la inteligencia artificial llegue a sus aplicaciones. Se esperan nuevas API, frameworks y funciones para crear apps más inteligentes y automatizadas.

Durante toda la semana habrá sesiones, laboratorios y charlas online donde ingenieros de Apple explicarán cómo aprovechar todas las nuevas capacidades del sistema.

La inteligencia artificial está cambiando muchas cosas en el sector de perfiles tech. No solamente se trata de tendencias como Programadores X10 o hacer uso de varios asistentes virtuales para generar código, sino también de la manera en cómo se actúa.

Sí, una de las nuevas cosas que están sucediendo es que se está volviendo común ver a programadores con sus portátiles entreabiertos en las calles, aeropuertos, restaurantes y cualquier otro sitio.

Ya no se trata únicamente de escribir código, sino de darle tareas completas a la IA para que se ejecuten mientras te mueves con el fin de garantizar la máxima productividad.

¿Cómo funciona? ¿Qué es lo que hacen exactamente? Varios expertos han hablado al respecto y afirman que hay un cambio profundo en la industria con este nuevo método de programar.

¿Por qué cada vez más desarrolladores caminan con el portátil abierto?

Parece un descuido que un portátil esté entreabierto en un bolso o que alguien lo lleve en la mano de esta manera mientras camina por la calle, pero no es así, en realidad es intencional usarla de esta manera.

El auge de herramientas de inteligencia artificial como Claude, Codex y otras está cambiando la manera de trabajar a nivel general porque ahora no solo es cuestión de generar código directamente desde los asistentes virtuales, sino que también hay funciones avanzadas que se deben mantener en ejecución en tiempo real.

Básicamente, la IA sigue trabajando aunque tú no estés frente al teclado y apagar el equipo solo podría detener ese proceso o influir en la productividad. Por lo tanto, los desarrolladores prefieren hacer que se mantenga activo todo el rato sin importar lo que se esté haciendo.

El informe compartido por Business Insider, demuestra que varios expertos caminan con la laptop medio abierta, mirando de reojo la pantalla mientras hacen otras cosas.

Por ejemplo el jefe de productos de Raven.AI, Geoff Chan, agrega que además de atender actividades personales, también usa el equipo de esta manera para acciones complejas y, si se detiene, pierde tiempo y progreso.

Estas tareas incluyen generar software completo, analizar datos, procesar imágenes o conectar sistemas. Cuando el portátil se cierra, hay interrupciones en las sesiones activas y es por eso que Alison Kaizer de Golden Ventures u otros profesionales prefieren dejar el ordenador en este estado para asegurar que las tareas pesadas que duran varios minutos se completen.

Algunos aseguran que se trata de una nueva "manía de los agentes", un patrón que se repite en lugares como aeropuertos, transportes públicos, oficinas o en otros espacios similares. Es tanta la fiebre, que hasta OpenAI ha hablado al respecto en sus redes sociales.

¿Cómo la inteligencia artificial está cambiando los hábitos de trabajo en tiempo real?

Caminar con un portátil abierto no es precisamente cómodo ni discreto, y es que muchos admiten sentir cierta incomodidad o vergüenza al hacerlo. Es curioso porque podría ser el origen de una nueva gama de productos centrados en el uso de IA técnica.

Por ejemplo, portátiles que tengan sistemas operativos especializados que permitan esas ejecuciones sin tener que sufrir por interrupciones al cerrarlos.

En efecto, ya se tienen apodos para este tipo de uso en las laptops, siendo "taco" o "concha" debido a la manera en que quedan entreabiertas a unos pocos centímetros.

En el informe también se indica que jóvenes como Arav Jain (15 años) lo ven como una necesidad para "seguir enviando software" entre clases, mientras que otros como Will Meinhardt o Rebecca Bultsma confiesan sentir cierta incomodidad o ser blanco de miradas externas.

Sin embargo, en centros tecnológicos como San Francisco, ingenieros como Tim Monzures afirman que básicamente se está convirtiendo en una regla común en la nueva cultura del desarrollo con IA.

Sea como sea, es algo que definitivamente está influyendo en todo el sector de programación, pues además si un posible problema por obsesión por la organización de tiempo, también causa cambios que podrían traer proyectos útiles para el futuro, tanto de software como de hardware.

Sin embargo, también han destacado que esta transición tecnológica es cuestión de adaptación y parece que uno de los mejores lenguajes de programación en 2026 para lograrlo es Python.

De hecho, muchos profesionales están recomendando aprenderlo porque se está posicionando como una de las habilidades más estratégicas para encontrar trabajo y adaptarse a diferentes tipos de proyectos.

Entonces, parece ser que las cosas no van del todo por el camino de que la "IA está ganando", sino al contrario. Dominar este ecosistema es la clave para abrir varias puertas profesionales y sobrevivir al temido código generado por asistentes como Codex y GitHub Copilot.

La inteligencia artificial no es el fin de los programadores: es el comienzo de una nueva era de Python

No te preocupes, la inteligencia no va a reemplazarte, al menos no al 100%. Tal y como han avisado muchos de los expertos, los asistentes virtuales están hechos para encargarse de la mayoría de las tareas básicas o ayudarte a mejorar la velocidad al escribir código.

Claro está que si buscas en internet, seguro que vas a encontrar muchas opciones para aprender a programar. Sin embargo, tanto para principiantes como para usuarios avanzados, Python ha ganado el trono de la versatilidad, rompiendo el molde de tener que "competir".

En vez de ir en contra de la inteligencia artificial u otros lenguajes, se integra y adapta para que los desarrolladores puedan usar su ecosistema como herramienta en la mayoría de proyectos.

Justamente por eso es que se ha integrado velozmente a gran parte de las innovaciones que han llegado con la IA. Es distinto porque hay propuestas como Swift para iOS o R para estadísticas que están orientadas a un uso específico.

Este es más completo porque te da la capacidad de analizar datos al crear modelos de machine learning o desplegar una API sin cambiar de lenguaje.

A su vez, permite el uso de herramientas como NumPy y Pandas para la manipulación de datos, Matplotlib y Seaborn para la visualización y TensorFlow o PyTorch para el aprendizaje profundo.

Sumando su amplitud en desarrollo web con frameworks como Django, FastAPI y Flask para apps, es algo que definitivamente le da más puntos en la actual industria de la informática.

Es decir, en vez de tener que especializarte en muchas alternativas, aquí tienes mayor adaptabilidad debido a su sintaxis clara y versatilidad.

La IA no sustituye a Python, sino que depende de él, sobre todo cuando se usa LangChain o la construcción de modelos de lenguaje (LLM).

Tres caminos profesionales claros que se abren con Python

A pesar de que sí hay acontecimientos que han impactado a muchos profesionales, como el método Programadores X10 y otras preocupaciones sobre el desempleo, Python está lejos de ser desplazado como otros porque avanza hacia la automatización inteligente.

Según lo que indican los expertos de Silicon India, las estadísticas apuntan a que las salidas profesionales son más impresionantes de lo que se pensaba porque hay un impacto como lenguaje backend clave en desarrollo de APIs con FastAPI o Flask y apps con Django que son importantes para formarse como Full-Stack.

Eso no es todo, el segundo camino que te permite es la ciencia de datos y el análisis, desde el más básico hasta el más avanzado. En efecto, es fácil trabajar con grandes volúmenes de información y sirve para marketing, logística y otras áreas.

Por lo que se comenta en el informe, en el mercado laboral, Python es requerido en el 57% de las ofertas de ciencia de datos y en el 73% de las de ingeniería de datos.

Por último y no menos importante, es el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, una habilidad clave para este 2026 y los próximos años. Así que no, no debes tener miedo, solo recordar que "sobrevive el que se adapta mejor".

Se trata de hardware pensado para desarrolladores, que no se pondrá a la venta para todo el mundo. Aunque no seas programador, siempre es interesante conocer el hardware anunciado por Microsoft.

Ayer también presentó su alternativa a OpenClaw, Microsoft Scout, su primer modelo de IA de razonamiento, MAI-Thinking-1, y otras IA propias. Tienes toda la información en esta tarjeta:

El nuevo hardware de IA en Build 2026

Hace unos días, Microsoft y Nvidia presentaron los nuevos procesadores ARM de PC, RTX Spark, que usarán varios portátiles Surface de la compañía. También portátiles ultrafinos de Asus, Lenovo y otras.

En la conferencia de desarrolladores, Microsoft ha mostrado una interesante variante, porque hacía años que no lanzaba un ordenador de sobremesa. Se llama RTX Spark Dev Box, y es un mini PC pensado para programar con IA. Puedes verlo en la foto de apertura de la noticia.

Su factor de forma recuerda a una consola Xbox Series X aplastada, ya que parece usar la misma rejilla. Está dotada de mil agujeros, para una correcta ventilación. El mini PC cuenta con un SoC RTX Spark y 128 GB de RAM. Según Microsoft, aporta una potencia de proceso de 1.000 Teraflops. Incluye dos puertos USB-C, USB-A, HDMI, Ethernet y conector de auriculares.

Es un PC para desarrolladores, por eso viene con Windows 11 Pro, y aplicaciones como Visual Studio Code, GitHub Copilot o PowerShell 7 listas para usar.

RTX Spark Dev Box está pensado para entrenar y personalizar inteligencia artificial en local, así como usar agentes de IA. Es capaz de ejecutar modelos de lenguaje en local con hasta 120.000 millones de parámetros. Solo se podrá comprar a través de la tienda de Microsoft, certificando que eres un desarrollador.

La compañía de Satya Nadella también ha mostrado su nuevo procesador cuántico Majorana 2, que puedes ver más arriba. Usando IA agéntica, Microsoft ha mejorado los cúbits topológicos, haciendo que sean hasta mil veces más fiables que los de la generación anterior. Es decir, son capaces de mantener su estado cuántico durante mucho más tiempo. Por lo general, la vida útil de un cúbit se mide en microsegundos, pero Majorana 2 ofrece una vida útil media de los cúbits de 20 segundos, con casos que duran hasta… ¡Un minuto! Realmente impresionante. Están convencidos de que tendrán listo un ordenador cuántico escalable que sea comercialmente viable en 2029.

Por último, tenemos que hablar de Project Solara, una plataforma diseñada para dispositivos que usen agentes de IA. Ojo, está basada en Android, no en Windows.

En Build 2026 ha mostrado dos versiones. Un concepto de altavoz inteligente tipo Amazon Echo que usa agentes de IA para cosas como gestionar las tareas de IA del PC desde el dispositivo, dar órdenes a esos agentes, etc.

El otro concepto es una pantalla con cámara del tamaño de una tarjeta de crédito, para llevar siempre encima. Usa agentes de IA para transcribir una conversación a texto, traducir, o usar la cámara para que mire y te explique lo que ve, si tienes alguna duda. Microsoft quiere que otras marcas fabriquen estos dispositivos.

Microsoft Build 2026 acaba de iniciarse, pero este primer día ha sido realmente interesante. La confirmación de que la IA está cambiando por completo el hardware y el software que vamos a usar en el futuro. Y esto es solo el principio.

El más importante es MAI-Thinking-1, su primer modelo de razonamiento. También llama la atención Microsoft Scout, su propia versión de OpenClaw. Un agente de IA personalizado que se integra en las aplicaciones de Microsoft y trabaja por su cuenta. Incluso puede llamarte por teléfono (en serio) para resolver alguna duda o pedir nuevas instrucciones.

Las conferencias de desarrolladores de Microsoft no son tan mainstream como las de Apple, que están centradas en el gran público, al menos en la keynote. Las de Microsoft son bastante más técnicas, totalmente enfocadas a los desarrolladores.

Las nuevas IA de Microsoft en Build 2026

La novedad más interesante es Microsoft Scout, la respuesta de la compañía a OpenClaw, el agente de IA todopoderoso que puede hacer todo por su cuenta en tu PC, bueno y malo. En realidad Scout usa el propio marco de trabajo de OpenClaw.

Scout es lo que Microsoft llama un Agente Autopilot, otro nombre de marketing a aprenderse para lo que es un agente de IA a secas. Se integra en Microsoft 365 y puede manejar sus apps: Outlook, Office, Teams, One Drive, etc. Esto ya lo puede hacer Copilot, la diferencia es que Scout puede operar también fuera de la plataforma, usando apps de terceros o haciendo cambios en tu PC.

Este agente de IA viene con habilidades predeterminadas para gestionar la agenda, hacer informes u organizar tu correo, pero lo interesante es que los usuarios pueden crear sus propias habilidades para que Scout pueda hacer prácticamente de todo.

Scout tiene memoria y aprende a medida que lo usas y le encargas tareas, para anticiparse a tus necesidades. Aunque para las tareas de Microsoft 365 se basa en la nube, puede funcionar también en local para las tareas de escritorio.

Como era de esperar, Microsoft Scout tiene unos guardarrailes más robustos que los de OpenClaw, comprobando para cada acción si está dentro de los parámetros de seguridad, antes de llevarla a cabo.

La otra IA destacable del evento de desarrolladores es MAI-Thinking-1, la primera IA de razonamiento de la compañía. Ha sido creada desde cero por su equipo interno, sin usar destilación de otras IA de la competencia. Según sus responsables, rinde al nivel de la competencia en tareas de ingeniería.

MAI-Thinking-1 es un modelo de tamaño medio, con 35 000 millones de parámetros activos, diseñado para ofrecer una alta eficiencia y rendimiento. Según Microsoft tiene un bajo coste por token. MAI-Thinking-1 divide los problemas complejos en varios pasos, es capaz de trabajar con contextos largos, y puede generar código. De momento solo está disponible para “socios seleccionados”.

En Build 2026 también ha visto la luz MAI-Image-2.5, el primer modelo de Microsoft que puede trabajar con texto a imagen e imagen a imagen. Es decir, genera una imagen con un prompt de texto, u otra imagen.

MAI-Transcribe-1.5 es una nueva versión de esta IA para convertir voz a texto. MAI-Voice-2 ya está disponible en más de 10 idiomas adicionales con nuevas opciones para crear voz a partir de texto. Finalmente, MAI-Code-1-Flash está diseñado específicamente para GitHub Copilot y VS Code con el fin de ofrecer un alto rendimiento y un menor coste. Todos ellos están disponibles en Microsoft Foundry y MAI Playground.

En la cabeza de Microsoft, ya todo gira alrededor de la inteligencia artificial. Veremos si todos estos nuevos modelos de IA están a la altura de la competencia.

En su vida privada, Torvalds ha confirmado que utiliza la IA para proyectos personales, pero como un hobby; a pesar de ello, se ha criado revisando miles y miles de líneas de código, además de diferentes lenguajes, por lo que siempre observa al mínimo detalle todo el código.

"En lo personal, estoy 100% convencido de que la IA está cambiando la programación, pero no los fundamentos", ha explicado el creador de Linux durante su intervención en el Open Source Summit North America, según recogen medios como ZDNET.

Durante la conferencia, Torvalds se ha mostrado bastante preocupado por algunas de las características que a día de hoy hacen de la IA una herramienta que es capaz de realizar ingeniería inversa, y ataca directamente a quienes creen que el código cerrado o propietario es más seguro que el código abierto.

Precisamente, parafraseando lo que ha comentado el creador de Linux en su intervención, el código cerrado es incluso menos seguro que el abierto, ya que la IA es capaz de realizar este tipo de ingeniería inversa, pero sin que la comunidad sea consciente de los riesgos asociados.

"No creo, por ejemplo, que la solución sea dejar de hacer código abierto, porque si crees que la IA no puede realizar ingeniería inversa al código cerrado, te vas a llevar una sorpresa", ha destacado. "El código cerrado es incluso peor en este aspecto, ya que la IA no puede ayudar a solucionar los problemas, pero ten por seguro que sí puede ayudar a encontrarlos".

En tal caso, y como no podía ser de otra forma, para asegurar el código en tiempos de IA lo más lógico sería continuar colaborando, para que todos los desarrolladores y programadores puedan estar prevenidos ante amenazas que ya existen.

"Si encuentras un fallo de seguridad mediante IA, básicamente deberías hacerlo público, simplemente porque si tú lo has encontrado, otras 100 personas también lo han hecho", ha añadido.

Para él, además, oír a alguien hablar de una herramienta o aplicación propia que casi en su totalidad ha sido generada por algún agente de IA le provoca directamente el rechazo casi desde el primer momento.

"Mi opinión siempre ha sido que la IA es una gran herramienta, pero sigue siendo una herramienta, así que cuando escucho a alguien decir que el 99% de su código está escrito por IA, literalmente me enfado", ha añadido Torvalds.

Durante su conversación con Dirk Hohndel, el responsable del programa de código abierto de Verizon, además de amigo cercano de Torvalds, este último también ha guardado un hueco para agradecer el trabajo de las personas humanas, en contraposición a la IA.

"Como mantenedor de alto nivel, no programo mucho. Mi trabajo consiste en trabajar con personas, y no uso la IA para trabajar con personas. Gracias, pero no. Y sugiero que vosotros tampoco lo hagáis", ha afirmado tajantemente.

Programar con Claude, según el último ejemplo, puede llevar también a acumular horas de sueño frente a una pantalla, más aún cuando se trata de una tarea hercúlea como la que está llevando a cabo Enrique López Castillo, ingeniero burgalés de software fundador de legalize.dev y boletinclaro.es

"No dormía tan poco desde que jugaba al LoL", detalla en una publicación de LinkedIn el creador de legalize.dev, la mayor base de datos open source de legislación en todo el mundo. "Los que programamos con Claude intensivamente sabemos que, aunque cometa muchos fallos, es adictivo".

El proyecto actualmente cuenta con una base de datos de más de 577.000 leyes y unas 700.000 reformas, cubriendo a la fecha de este articulo a 28 países alrededor del mundo, a pesar de que apenas comenzó por 3 repartidos entre Europa y América Latina, ante la falta de claridad de las normativas en prácticamente cualquier lugar del mundo.

"Estoy construyendo la mayor base de datos de legislación abierta del mundo. Hace un mes publiqué que había convertido las leyes españolas en un repositorio de Git. Cada ley un archivo, cada reforma un commit", detalla el creador, quien construye y mantiene toda la plataforma por su cuenta.

Con ello, este ingeniero ha conseguido algo que se exigía a todas las administraciones públicas, como es la organización clara de las leyes, para que cualquier ciudadano pueda revisarlas fácilmente y sin navegar entre cientos de archivos PDF.

Las claves de Legalize: open source, claridad y mucho trabajo

Hay varias características que hacen de Legalize una de las plataformas más importantes del momento, empezando por que el código abierto se encuentra disponible en GitHub, para que cualquiera pueda revisarlo o crear su propia solución.

La API es abierta y, con ello, cualquiera puede crear algo nuevo para sus necesidades, como alertas de cambios legislativos, preparación de oposiciones con la legislación actualizada, un asistente legal con IA para ciudadanos o aplicaciones de derechos del inquilino.

Adicionalmente, también permite crear incluso un podcast semanal de cambios legislativos, consultar leyes en una lectura fácil y asequible, así como guías interactivas para crear negocios en otros países o el entrenamiento de una IA legal personalizada.

"Recibí mensajes desde 15 países. Todos decían lo mismo: 'En mi país pasa igual. Es imposible saber qué versión de una ley está vigente'. Así que me puse a construir... ¡Y no puedo parar!", explica el ingeniero. "En 3 semanas, Legalize ha pasado de 3 a 24 países. Más de 350.000 leyes convertidas en texto plano con todo su historial de cambios. Open source".

De momento, el trabajo de Enrique está dando sus frutos, con numerosos usuarios que celebran la llegada de esta gran herramienta, aunque con críticas claras a los organismos públicos.

Muestra clara de que la voluntad, la dedicación y el tiempo consiguen ofrecer más facilidades a los ciudadanos, en lugar de tener que navegar entre bases de datos que no son aptas para el común de los mortales.

No tienes que esperar por Rust o JavaScript si usas caramelos de varios colores sobre una mesa. Para cualquiera puede sonar extraño, pero el experto Mufeed VH lo ha logrado con el fin de ejecutar código visual de una forma muy original.

Aunque evidentemente no supera a los ecosistemas más demandados en la industria de la informática, es un curioso proyecto que podría motivar a otros programadores a crear nuevos métodos de trabajar.

¿Quieres saber cómo funciona? Te sorprendería lo fácil que es y las innovaciones que ofrece si aprendes a usar los caramelos a tu favor.

Un lenguaje hecho de dulces: ¿cómo funciona MNM Lang?

No es un simple juego o una exageración, de verdad el desarrollador Mufeed VH ha compartido en su blog su creación más reciente y peculiar en el mundo de la informática.

El lenguaje de programación en cuestión se llama MNM Lang y consiste en representar programas con imágenes PNG. Estas fotos están basadas en cuadrículas de caramelos y el color de estos define un token específico que sirve para el "código visual".

Esto quiere decir que la formulación estratégica y estructurada de dichos elementos puede compilarse y ejecutarse sin problemas. Por lo tanto, las imágenes se pueden reconvertir sin perder información y permite que haya otros flujos de trabajo poco usuales. Los colores funcionan así:

• Verde: gestiona las variables.
  
• Amarillo: aritmética.
• Azul: controla el flujo del programa.
• Naranja: imprime resultados.
• Marrón: define etiquetas.
• Rojo: lógica.

El desarrollador explica con detalle el funcionamiento avanzado de estas características para formar instrucciones. Por supuesto, el color es solo uno de los factores, porque también depende de varias piezas iguales, donde la cantidad podría determinar instrucciones específicas.

Esto quiere decir que podrías tomar algunos caramelos reales sobre una mesa y comenzar a combinarlos o posicionarlos uno con otro para escribir código de programas completos.

Todo empezó cuando derramé un paquete completo de GEMAS † GEMS (una especie de versión india de M&Ms) en el suelo porque lo abrí (¿roto?). El paquete es un poco duro.

El experto explica que empezó porque unos caramelos se le cayeron y eso le dio la idea, mencionando que "los colores, las ubicaciones y la estructura de lo que vi dejaron caer una idea tonta en mi mente".

Entonces, el MNM Lang sigue sus propias reglas para representar datos con números de elementos para que se almacenen cadenas de texto como un archivo JSON complementario y esto significa que

El sistema incluye un decodificador de dulces reales, para detectarlos cuando estén organizados correctamente sobre un fondo uniforme. También, dce que ha utilizado herramientas de IA para generar los "sprites" y ajustarlos al formato 128 x 128.

En su repositorio oficial, muestra cómo es posible hacer el clásico “Hola Mundo”, cálculo de factorial y el clásico FizzBuzz, todos representados en estas cuadrículas de colores.

Sin duda, es una manera muy particular de dar a conocer que los límites de los lenguajes de programación pueden ir más allá con suficiente creatividad.

Tal vez en el futuro sea utilizado para proyectos experimentales y se convierta en un método más avanzado para algunas creaciones de aplicaciones o un ejercicio para estudiantes.

Hace apenas un año, en una publicación de X, quien fuera uno de los miembros del equipo fundador de OpenAI, se aventuró a usar este concepto para referirse a una nueva forma de programación en la que la IA se convertía en el centro, mientras que el humano podía simplemente observar.

Es cierto que la inteligencia artificial y el entrenamiento de los grandes modelos de lenguaje natural (LLM) han permitido llegar hasta este punto, aunque el vibe coding puede ser un arma de doble filo, sobre todo para el futuro del código.

A pesar de que este concepto es muy reciente, ya hay varios informes que han investigado el código creado con esta técnica, y en todos ellos se avisa de los grandes riesgos que conlleva dejarse llevar por las "vibras" al programar sin revisar una sola línea de código.

Por ejemplo, un estudio de GitClear analizó hasta 211 millones de líneas de código para observar qué ocurre desde que se usa la IA para programar, con una conclusión devastadora: el porcentaje de código refactorizado –el que ha sido limpiado y optimizado– ha descendido drásticamente.

A largo plazo, esto puede suponer una mayor cantidad de código que habrá que revisar, algo que parece que solo los programadores humanos pueden hacer correctamente a día de hoy.

El vibe coding está plagado de errores

Este mismo año, la firma de seguridad Tenzai publicó una investigación referente a los fallos críticos de seguridad en las aplicaciones creadas mediante vibe coding, y descubrió hasta 69 vulnerabilidades críticas.

Aun con sus diferencias, todas las herramientas analizadas –Codex de OpenAI, Cursor, Claude Code, Replit y Devin– suspendieron este examen, lo que indica que estos agentes de IA aún no deberían actuar totalmente por su cuenta.

Uno de los problemas más recurrentes de la IA fue la autenticación, que presentaba cada vez más errores en cuanto el código se hacía más complejo, impidiendo la autorización correcta al acceder a las API.

Incluso en Claude Code, uno de los agentes más populares, se llegó a conceder el acceso no autenticado a una API de eliminación de pedido, ya que el prompt inicial hacía referencia a la creación de una app para comercio online.

Afortunadamente, hay vulnerabilidades en las que no cae ninguno de estos modelos, como los ataques de inyección SQL o XSS, un límite al menos bastante claro para la seguridad de cualquier proyecto.

Sea como sea, la revisión humana es obligatoria si se quiere construir un proyecto fiable, eficiente y seguro, aspectos que una IA puede obviar por alucinaciones, verificaciones vagas o un prompt que no contenga cuestiones básicas.

Los programadores humanos son más importantes que nunca

En la misma línea de los estudios ya mencionados, otro de CodeRabbit llegó a la conclusión de que el código creado con IA presentaba hasta 2,74 veces más vulnerabilidades en seguridad que el creado por humanos.

Una batalla que, aunque resulte contradictorio, parece decantar la balanza hacia los seres de carne y no hueso; tal y como apuntan los expertos de la industria, esto se debe a una "gran acumulación de deuda técnica" provocada por la IA.

O lo que es lo mismo, la IA funciona de forma rápida y eficiente, pero no comprende exactamente la lógica del cerebro humano, por lo que se crea una brecha entre el código creado mediante vibe coding y la limpieza del mismo.

A pesar de que pueda resultar negativo, todo apunta a que esto llevará a la creación de puestos de trabajo para programadores, en todo lo que tiene que ver con refactorizadores, arquitectos o auditores de código.

Con lo cual en el futuro la IA podría ser básicamente la que comience a crear el código, pero siempre con un equipo humano detrás implicado en que el resultado final sea correcto, precisamente lo que hace ya Nvidia con CodeRabbit.

Pero más allá de sus funcionalidades, en este programa existe desde hace años un mito, una leyenda urbana que decía que Jira era tan complejo que, si alguien se lo proponía, podría utilizarlo como un lenguaje de programación para calcular cualquier operación matemática.

Esto es precisamente lo que un desarrollador ha querido comprobar. Nicolas Seriot ha publicado un estudio en el que demuestra de forma empírica y real que las automatizaciones de Jira son "Turing-completas".

Esto quiere decir que Jira tiene la capacidad de resolver cualquier problema matemático o ejecutar cualquier algoritmo que pueda hacer un ordenador normal. Para demostrarlo, ha configurado una cuenta real en la plataforma y ha conseguido que el programa sume números y calcule la famosa sucesión matemática de Fibonacci utilizando solo tickets de tareas y flujos de trabajo.

Para conseguirlo, el desarrollador ha recurrido a un modelo matemático llamado la Máquina de Minsky.

Este demuestra que para que un sistema pueda programar cualquier cosa, solo necesita dos elementos: unos contadores que guarden números y la capacidad de hacer dos acciones con ellos: sumar uno o restar uno y comprobar si el contador ha llegado a cero para cambiar de tarea. Si un sistema puede hacer eso, puede programarlo absolutamente todo.

El gran reto de Nicolas Seriot: conseguir que Jira sume dos números

Para demostrar que realmente todo esto funciona, creó una prueba en una cuenta real de Jira Cloud. Consistía en programar el sistema para que sumase dos números. El objetivo era hacer la operación de sumar 2 + 3.

Para empezar, creó una tarea principal en el estado de salida (Backlog) y le enlazó dos tareas de tipo Bug, que representaban el número 2, y tres tareas de tipo Task, que eran el número 3. A partir de ahí, creó un par de reglas de automatización muy simples que se activaban entre sí.

La primera regla decía: "Si la tarea principal pasa al estado TODO, mira si queda algún Bug. Si queda al menos uno, bórralo y pasa la tarea a DEV. Si no queda ninguno, termina el programa". La segunda regla decía: "Si la tarea pasa al estado DEV, crea una nueva tarea de tipo Task y vuelve a mandar la tarea principal a TODO". Al activar todo este proceso cambiando manualmente el estado de la tarea a TODO, el sistema empezó a funcionar por sí solo.

Como resultado, y tras cinco transiciones automáticas que quedaron registradas en el historial de Atlassian, la máquina se detuvo por completo. El contador de Bugs se quedó a cero y el contador de Tasks terminó con exactamente cinco elementos (recordemos que tenía que sumar 3 + 2).

Pero esto no es todo y quiso ir más allá. El desarrollador decidió llevar el sistema al límite y programó la sucesión de Fibonacci (una serie de números donde cada uno es la suma de los dos anteriores: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13...).

Para ello, usó una función de Jira que permite cambiar el tipo de una tarea al momento (por ejemplo, transformar un Bug en una Historia). Al encadenar tres estados de flujo de trabajo (TODO, QA y DEV), el sistema empezó a calcular la secuencia numérica de forma infinita.

Con el crecimiento de la integración de la inteligencia artificial y las bibliotecas modernas que hacen que el trabajo de desarrollo sea cada vez más rápido y sencillo, el científico de la computación danés afirma que en realidad la complejidad no solo es inevitable, sino necesaria.

Todo gira alrededor de lo que se requiere en cuanto a nivel de control en programación y por eso es que en la ingeniería de software prácticamente la industria se divide en dos categorías de lenguajes principales.

La complejidad en lenguajes industriales define dos tipos principales

Stroustrup no solo ha sido uno de los expertos clave en la evolución de la programación, sino que también ha otorgado información relevante para las nuevas generaciones de profesionales de ingeniería en software.

En diversas entrevistas o comunicados oficiales ha dejado claro cosas como que es imposible aprender a programar por internet o que no seas "demasiado listo" si quieres lograr éxito en la industria.

Existen demasiados puntos importantes que los desarrolladores consideran al escuchar frases del famoso científico de la computación, además de otros especialistas que concuerdan con su forma de pensar.

En todo esto, entra el tema de que “solo hay dos tipos de lenguajes de programación: aquellos de los que la gente se queja y aquellos que nadie usa”, un detalle que hace reflexionar sobre el funcionamiento actual de la tecnología.

Para entenderlo mejor, desde su blog oficial, en las FAQs comparte que C++ no es el lenguaje de programación más grande de todos, especialmente cuando es comparado con C# o Java, pero sigue siendo percibido como de "alta complejidad".

El objetivo principal de crear este ecosistema era que fuera más simple y tuviera una superficie técnica extensa por su versatilidad. De esta manera, se ha convertido en una opción perfecta para sistemas a gran escala, sobre todo porque funciona más para resolver inconvenientes en la actualidad que hace tres décadas, pero se sigue percibiendo como "complicado".

En cambio, los lenguajes modernos que son considerados como "fáciles" no incorporan esas mismas capacidades porque su dependencia de bibliotecas externas y entornos pesados los hace de cierta forma complejos, siendo hasta menos eficientes y flexibles que el propio C++.

De aquí es que surgen los dos tipos de categorías, aquellos que son una queja constante por ser exitosos, muy usados y con larga vida en la industria (como C++, Java o Python), pero los ideales para trabajos masivos, confiables y estables.

La otra es de los que nadie se queja o usa, considerados como "perfectos" y "prácticos" por su simplicidad, pero se posicionan en las secciones de académicos o experimentales.

Stroustrup enfatiza que cualquiera que sea suficientemente poderoso, inevitablemente generará quejas, pero ambas son buenas opciones si se utilizan en las situaciones adecuadas. Entonces, "la perfección es enemiga de la utilidad", concluye en los datos compartidos.

Combinando modelos de inteligencia artificial más potentes con agentes de IA, Gemini cada vez puede hacer más cosas por su cuenta, más perfectas, y más rápido.

Ha sido interesante, y algo triste, ver las caras largas de los cientos de desarrolladores, diseñadores gráficos y artistas presentes en la keynote en directo, contemplando las novedades que los hace cada vez más prescindibles. La IA ya la hace todo, tú solo tienes que dar órdenes de voz.

Las novedades de Google I/O 26

Sundar Pichai ha comenzado dando algunas impresionantes cifras del uso de Gemini, que ya utilizan 900 millones de personas. Mil millones emplean la búsqueda de IA, y 2.500 millones de usuarios al mes, los resúmenes de IA. Por supuesto, ni una palabra sobre la brutal caída en visitas que esto provoca en las webs de donde Gemini extrae la información para esos resúmenes y búsquedas de IA.

Google traslada esta capa de IA a otras plataformas, con Ask Maps y Ask YouTube (Pregunta a YouTube), que se estrenan este verano.

En lugar de ver vídeos para encontrar algo, ahora puedes preguntarle a YouTube cosas del estilo: “Cómo enseño a mi hija a montar en bici”, y te hará un resumen escrito o en voz paso a paso, incluso en formato comic. Hay fragmentos de vídeos que lo ilustran pero con el resumen no es necesario entrar a verlos:

El premio Nobel Demis Hassabis, máximo responsable de la IA de Google, ha subido al escenario para presentar Gemini Omni, un paso más hacia la AGI, la Inteligencia Artificial General. Gemini Omni es un modelo todo-en-uno, que acepta cualquier entrada y genera cualquier salida que pidas. De momento han empezado con el vídeo. Mezcla texto, audio, e imágenes, para personalizar el vídeo al máximo.

Gemini Omni incorpora novedades con la simulación de físicas reales en los vídeos, o la posibilidad de editarlos para hacer cambios en tiempo real.

También ha presentado Gemini 3.5 Flash, su último modelo de IA. Su principal virtud es que combina rapidez, potencia y bajo coste de tokens. Supera ampliamente a Gemini 3.1 Pro.

Gemini 3.5 Flash está integrado en Omni, y en las búsquedas de IA del buscador, que estrena los agentes de IA para que busquen descuentos y novedades por tí. También en Antigravity 2.0, la herramienta de generación de código que ahora llega como app de escritorio.

Más de 8,5 millones de programadores emplean sus herramientas de coding. Antigravity 2.0 estrena algunas cosas que ya le oí mencionar a Elon Musk con su Grok Build hace unos días: planificación de las tareas para que el usuario pueda saber lo que la IA está haciendo, y posibilidad de aprobarlas o no.

También destaca por el uso de diferentes agentes de IA para generar el código, según se requieran. Además estrena nueva interfaz de comandos, SDK y comunicación por voz en tu lengua nativa. El objetivo es, sin duda, Claude Mythos.

La IA de Google acelera y deja atrás a sus rivales

Antigravity 2.0 ha sido capaz de crear un sistema operativo completo (no han especificado para qué hardware) en solo 12 horas, usando 93 agentes de IA y 15.000 llamadas a diferentes modelos de IA. Si lo hubiese hecho un cliente a través de la API, solo le habría costado unos 1.000 dólares en tokens.

Antigravity 2.0 y Gemini 3.5 Flash ya están disponibles desde hoy mismo.

Otra novedad importante es Docs Live o Documentos Live, como se llama en España. Te permite crear cualquier documento usando la voz. En el ejemplo mostrado en Google I/O 26, un usuario ha creado un discurso sobre qué significa ser ingeniero (en realidad lo ha redactado la IA), con Gemini añadiendo sus recuerdos y agradecimientos a su hermano. Todo sin tocar el teclado. Se estrena este verano, pero solo para usuarios de pago Pro y Ultra.

Google también ha mostrado una actualización de hardware con su nuevo chip de IA TPU 8t, tres veces más rápido que el anterior. Está pensado para el preentrenamiento de la IA a gran escala. TPU 8i se usa para inferencia (procesos de los modelos de IA) y consigue que Gemini responda prácticamente en tiempo real.

Finalmente, hay que hablar de Gemini Spark, un agente personal de IA capaz de crear máquinas virtuales y trabajar por tí en Google Cloud, 24 horas al día, siete días a la semana. Suena un poco como OpenClaw.

Google I/O 26 es una demostración de que Google ya es la auténtica lider global de la industria de la inteligencia artificial, y cada vez se destaca más de sus competidores. Tienes más información en la nota de prensa de Google I/O 26.

Eso solo quiere decir una cosa: la industria ya está evolucionando y los desarrolladores empiezan a usar cada vez más inteligencia artificial. ¿Cómo no hacerlo? Herramientas para generar código con prompts como GitHub Copilot, ChatGPT o Claude, mejoran la productividad.

De hecho, muchas compañías ya están exigiendo su uso para aumentar la eficiencia de los equipos a nivel general. Sin embargo, aunque muchos acepten este nuevo método de trabajo, sigue habiendo preocupación por el impacto en el empleo tecnológico.

¿Elon Musk y Bill Gates tenían razón sobre el desempleo masivo? Aunque los modelos de IA faciliten muchas cosas, no implica necesariamente tranquilidad para quienes la utilizan.

La IA ya es la aliada de los programadores, pero todavía no es un reemplazo

El desarrollo asistido por IA ha crecido exponencialmente desde 2025 y ahora la mayoría de los programadores incorporan IA en sus trabajos. Aunque hay un grupo que se niega rotundamente a usar estas herramientas, la comunidad más grande ya las implementa en su día a día.

Seguro que has notado que estos asistentes virtuales se utilizan principalmente en tareas iniciales o básicas, como para crear fragmentos de código sencillo con el fin de ahorrarse el tener que escribir o ayudarte con información y encontrar errores comunes.

Esto explica por qué muchos funcionan como un apoyo y no como un reemplazo directo del programador. Opciones como Cursor, GitHub Copilot y similares sirven para mejorar la productividad y por eso el informe compartido por TechRadar da a entender que ya se trata de un recurso práctico y ha dejado de ser experimental.

El último análisis global de desarrolladores de C++ ha determinado que aproximadamente el 58% de programadores usa IA para escribir código básico, el 14% lo hace de manera esporádica y solo el 28% nunca la ha usado.

Esto quiere decir que la adopción va en aumento y no solo eso, sino que también existe un ecosistema que ya está definido, cosa que antes era poco probable ver ante las numerosas críticas y polémicas que se generaron alrededor de la inteligencia artificial hace un par de años.

Para ser más claros, GitHub Copilot se mantiene como la más usada en la industria con un 53%, Claude Code con el 44% y Codex de OpenAI se queda con un 14%. Es suficiente como para concretar que la parte más grande de profesionales está explorando acciones con este tipo de asistentes en sus proyectos.

No todos los programadores confían en la inteligencia artificial

Como se ha explicado, la inteligencia artificial está creciendo poco a poco y lo curioso es que a una parte de ella, muchos le tienen miedo, ya que los profesionales consideran errores, alucinaciones o cambios estructurales que podrían afectar sus códigos.

En pocas palabras, no se puede utilizar IA sin supervisión y muchos prefieren emplearla solo en puntos concretos de los proyectos o generar fragmentos cortos. Al mismo tiempo, se tiene en cuenta su uso para bocetos, pruebas o tareas básicas.

Detrás de todo esto, hay algo más y es el miedo a quedar desempleado, una de las cosas que muchos llevan consigo desde que esto de los asistentes virtuales explotó.

Expertos han advertido sobre la posibilidad de que estas herramientas "reemplacen" los puestos de trabajo de millones. De hecho, más del 78% de los desarrolladores expresa preocupación por la precisión del contenido generado por IA.

Entre las principales preocupaciones destacan la falta de contexto (51%), incorrectitud de respuestas (70%) y riesgos de privacidad de datos (50%).

A su vez, la IA sigue teniendo varias limitaciones importantes en tareas complejas, por lo que no es capaz de sustituir el criterio de un profesional humano. La supervisión permanecerá como un trabajo esencial, y probablemente lo seguirá siendo durante mucho tiempo.

Se trata, en realidad, de una competición "reinventada para la era de la inteligencia artificial" que ha puesto en marcha en colaboración con la plataforma vibecode.law, el entorno de desarrollo Replit y el bufete de abogados Herbert Smith Freehills Kramer (HSF Kramer).

Este formato, pensado para que "personas sin conocimientos de programación conviertan ideas en tecnología", busca reflejar "un cambio significativo en el sector de la tecnología y los servicios profesionales", según ha señalado la compañía en una nota de prensa.

Un espacio para ideas y enfoques "totalmente nuevos"

Un hackathon es un evento intensivo y colaborativo, que se extiende en el tiempo entre 24 y 72 horas, en el que se forman equipos multidisciplinares. De esa manera, dentro de ellos pueden haber diseñadores, expertos en una materia concreta de la tecnología y/o programadores.

Todos ellos compiten por encontrar la solución a un problema real en el menor tiempo posible; un trabajo en equipo que se puede saldar con la salida de algunos miembros de los equipos o de formaciones enteras, en caso de no haber una retroalimentación correcta entre los participantes.

La propia naturaleza de estas competiciones exigen que los participantes deban tener ciertos conocimientos sobre diferentes disciplinas relacionadas con la tecnología y es precisamente en este punto donde destaca esta iniciativa puesta en marcha por LTT.

"Lo que me entusiasma del Vibeathon es cómo replantea la programación como una habilidad creativa y no como un obstáculo técnico", ha señalado Stephanie Barrett, directora de tecnología legal en HSF Kramer, que augura muy buenos resultados en esta nueva convocatoria.

Así lo ha sugerido al comentar que, "al abrirla a mentes no técnicas, se creará un espacio para ideas y enfoques totalmente nuevos que pueden dar forma al futuro", independientemente de los conocimientos previos de las personas que quieran participar.

Así será el Vibeathon, un hackathon completamente diferente

Los participantes del Vibeathon competirán en tres categorías diferentes. La primera de ellas es la formación de abogados, seguida de la prueba de acceso a la justicia y, la tercera, se presenta como estilo libre. Esta última fomenta la experimentación y conceptos completamente novedosos dentro de la IA jurídica.

Otro de los detalles que hace diferente a este hackathon de cualquier otro es que los asistentes pueden participar de manera individual o bien en equipos, así como asistir a sesiones guiadas y demostraciones en vivo durante todo el evento.

Por ello, a lo largo del proceso podrán consultar todas las dudas que tengan a los equipos de vibecode.law y HSF Krame, que estarán ofreciendo demostraciones, sesiones de coaching y talleres prácticos.

Una vez concluyan sus tareas, los participantes deberán subir sus prototipos terminados a la plataforma de vibecode.law y quedar a la espera de la decisión del jurado. Finalmente, los ganadores de cada categoría serán reconocidos en directo en LTT y tendrán acceso a masterclass exclusivas después del evento.

Tal y como se ha podido saber, la plataforma de Microsoft, siguiendo un poco el hilo de Windows 11, está atravesando una etapa llena de problemas de estabilidad que están acabando con la paciencia de los usuarios.

Lo peor es que esto no solo se está quedando a nivel terrenal y ha escalado hasta las más altas esferas. Incluso OpenAI ha llegado a plantearse seriamente crear su propia versión o alternativa a GitHub para no estar relacionados.

Lo cierto es que resulta bastante absurdo que, en plena carrera por la IA, ni sus propios programadores puedan acceder al código. Los problemas y las quejas no han tardado en comenzar y parece que la gota que ha colmado el vaso ha sido el adiós definitivo de Mitchell Hashimoto.

Aunque puede que su nombre no te suene, es el creador de Ghostty, una de las aplicaciones de terminal más top de la actualidad, y fue el usuario número 1.299 en registrarse en GitHub en 2008. Como ves, una de las figuras más antiguas que ha visto crecer el sitio desde sus orígenes.

Sin embargo, todo tiene un límite. Hashimoto ha anunciado que se lleva sus proyectos grandes a otra parte porque ya no puede confiar en el servicio.

Como ha explicado Hashimoto, parece que no se ha ido por un fallo puntual, por muy desastroso que sea. Se habla de un gran cúmulo de errores.

El desarrollador decidió llevar un diario durante un mes, marcando con una X cada día que un fallo de GitHub le impedía trabajar. Casi todos los días tenían una marca. En su última entrada explicaba que no pudo revisar ni una sola línea de código durante dos horas porque el sistema de automatización (GitHub Actions) estaba caído.

Como él mismo dice, GitHub ya no es un lugar para el "trabajo serio" si te bloquea durante horas todos los días.

¿Qué está sucediendo en GitHub para dejar tirados a miles de desarrolladores?

El problema de fondo es que GitHub ya no es solo un espacio donde guardas archivos. Hoy en día, la mayoría de los desarrolladores usan sus herramientas internas para probar el código, desplegar aplicaciones y colaborar en equipo.

Cuando GitHub se cae, no solo no puedes entrar en la web, sino que se para toda la maquinaria de producción.

Esta situación, como era de esperar, está rompiendo la relación y el amor que Microsoft mantenía con la comunidad de código abierto. Al principio, muchos temían que la compra por parte de Microsoft arruinara GitHub, pero la realidad fue que durante un tiempo todo fue sin cambio alguno.

Sin embargo, ahora que la plataforma es más grande, parece que el mantenimiento se les está yendo de las manos. La sensación es que se han centrado tanto en meter nuevas funciones y en integrar la inteligencia artificial en cada rincón (exactamente como está ocurriendo con Windows 11) que se han olvidado de lo más básico.

Hashimoto ya lo ha dejado bastante claro. Aunque mantendrá sus proyectos pequeños allí por nostalgia, los más importantes, como Ghostty, se van de mudanza. Por supuesto, no es el único y cada vez más equipos de desarrollo están mirando de reojo alternativas como GitLab o incluso montarse sus propios servidores privados.

Pero, ¿qué hay detrás de todo el nuevo código del kernel de Linus Torvalds? Pocos se ponen a analizar a detalle la composición de dicho sistema operativo porque requiere de tiempo y un gran esfuerzo.

Si te has hecho esa pregunta, el experto Michael Larabel ya tiene una respuesta para ti. Tras una minuciosa evaluación, ha visto cómo decenas de millones de líneas de código mantienen el núcleo y es tan impresionante como preocupante.

¿El kernel de Linux podría colapsar en cualquier momento?

Si te interesa una distribuciones de Linux para principiantes, tal vez no sepas todo el desarrollo que ha habido detrás de este tipo de sistema operativo. Desde sus orígenes como código abierto, ha pasado por una gran variedad de cambios a nivel de programación.

En cada versión se han incorporado novedades que han mejorado la experiencia, tanto para los programadores como para usuarios convencionales, hasta el día de hoy, donde se considera como una excelente alternativa a Windows 11.

No obstante, este camino recorrido para lograr su evolución también ha acumulado código y no es una cifra tan fácil de digerir para algunos. ¿Has estado al día con las noticias de Linux 7.1? De ser así, probablemente ya sepas que es una de las versiones en donde más se han agregado y corregido cosas.

En este caso, Michael Larabel, fundador y editor principal de Phoronix, uno de los medios especializados en Linux, ha hablado de todo lo que hay detrás de esta actualización, sobre todo para responder la pregunta de si las recientes eliminaciones de código son suficientes para disminuir el tamaño total del repositorio.

Ese ha sido uno de los objetivos de la 7.1, optimizar este aspecto para darle paso a una nueva era. Lo curioso es que, a pesar de la limpieza masiva que se ha hecho, la cifra sigue siendo increíblemente elevada.

Según indica el especialista, 138.000 líneas de código relacionadas con ISDN, radioafición, controladores de red antiguos, varios drivers PCMCIA, arquitecturas Intel 486 y PCI obsoletos han sido borradas.

El problema es que no se ha reducido el número porque las nuevas incorporaciones tienen un ritmo mayor que está superando rápidamente las limpiezas.

"El repositorio Git para Linux v7.0 tenía 39.621.378 líneas, entre 4.991.874 líneas en blanco, 4.737.829 líneas de comentarios de código y luego 29.891.675 líneas de código detectado, medido por el cloc program". - Larabel.

Esto quiere decir que el Linux Git 7.1 asciende a 39.880.636 líneas, lo cual equivale a más de 259.000 líneas adicionales, en vez de tener menos después de la eliminación masiva. En otras palabras, lo viejo está siendo eliminado, pero lo nuevo requiere de más espacio.

Con esto también el kernel supera por primera vez el récord, sumando 5 millones de líneas en blanco y casi 4,8 millones de comentarios.

En total, son 39.621.378 líneas las que mantienen el kernel y eso hace que el proyecto se encuentre peligrosamente cerca de los 40 millones de líneas totales. La falta de control no es un problema, pero igual hay preocupaciones sobre la mantenibilidad, seguridad y la revisión del código.

Las nuevas líneas que están subiendo la cifra se deben a la incorporación de compatibilidad para hardware moderno y drivers gráficos.

Por ejemplo, el subsistema gráfico de AMD ha generado más de 113.000 líneas desde Linux 7.0, contando únicamente con la carpeta "drivers/gpu/drm/amd". Utilizando eso como referencia, se puede tener una idea de la complejidad de las recientes novedades y actualizaciones.

En arquitectura moderna, mejoras de seguridad y otros aspectos que están en los planes de Linus Torvalds, fácilmente para Linux 7.2, esas 40 millones de líneas de código podrían hacerse realidad.

Todas ellas han alcanzado un acuerdo para apoyar la iniciativa Linux Foundation's Alpha-Omega, con una inversión total de 12,5 millones de dólares y el objetivo de avanzar en la seguridad de las herramientas de código abierto.

En GitHub, los mantenedores son una figura esencial, ya que son los encargados de gestionar cualquier proyecto o repositorio, aunque no siempre cuentan con las herramientas necesarias.

"Esta colaboración tiene como objetivo ayudar a los mantenedores a hacer que las capacidades emergentes de seguridad de IA sean accesibles y estén integradas en los flujos de trabajo de proyectos existentes", explica en el blog de GitHub Kevin Crosby, director sénior del Open Source Funding de Microsoft.

A día de hoy, existen más de 280.000 mantenedores en la plataforma que acumulan cientos de millones de repositorios públicos, muchos de ellos elegibles para acceder a las capacidades de seguridad de GitHub.

"En GitHub, creemos que apoyar el código abierto no solo significa alojar el código, sino también invertir en las personas que lo mantienen, dándoles las herramientas que necesitan para tener éxito y estar con ellos a medida que el ecosistema evoluciona rápidamente en la era de la IA", añade Crosby.

El resultado será que los mantenedores se aprovecharán de este acuerdo con herramientas tan variadas como GitHub Copilot, además de los programas más recientes en materia de seguridad para los repositorios.

Además, según Crosby, esto favorece que los mantenedores no se desgasten durante su trabajo, en el cual responder a altas horas de la noche ante un problema no es una situación extraña.

Así, GitHhub asegura que la IA debería reducir la carga de trabajo de los mantenedores, no aumentarla, algo que depende del conjunto del ecosistema tecnológico.

"Ninguna empresa o grupo puede asegurar el código abierto por su cuenta. El software del que todos dependemos está construido por una comunidad global, y protegerlo requiere colaboración entre ecosistemas y economías globales", subraya Crosby.

De momento, la apuesta continua de GitHub se ha expresado mediante este acuerdo y, adicionalmente, 5,5 millones de dólares en créditos y fondos de Azure, así como nuevos socios, dentro del GitHub Secure Open Source Fund.

Entre estos socios, con nombres importantes, como Datadog, Open WebUI, Atlantic Council y OWASP.

A pesar de la creencia de que esta versión del sistema operativo podría tener un efecto rebote negativo en equipos de 32 bits, para el lenguaje de programación mencionado no es un obstáculo y se mantiene en constante evolución.

Esta vez se trata de una apuesta estratégica para mejorar el rendimiento, seguridad de memoria y mantenibilidad del código. La optimización es clave para los desarrolladores y es el paso de muchos avances más que están por llegar al SO del pingüino Tux.

Rust en el kernel da un salto técnico clave con Linux 7.1

Rust es uno de los mejores lenguajes de programación en la actualidad y tiene mucho camino por delante, pues con cada versión nueva que llega, se integran nuevos ajustes que benefician el apartado de controladores, mantenedores y distribuciones.

Evidentemente, estas decisiones están enfocadas en la estabilidad y eficiencia para los desarrolladores. Ahora, la gran innovación es algo que muchos estaban esperando y es que se ha aumentado la versión mínima de Rust para compilar el kernel.

Siendo más específicos, el soporte base pasa de Rust 1.78 a Rust 1.85, mientras que la herramienta de generación de bindings pasa de 0.65.1 a Bindgen 0.71.1 (coincide con las de Debian Trixie).

Según indica el informe de Phoronix, es una de las evoluciones más importantes porque con el cambio se elimina el código heredado, parches específicos y permite que se pueda aprovechar mucho más el compilador o el desarrollo de drivers originarios de este ecosistema.

Gracias a esto, se deja a un lado el enfoque conservador de Debian y distros como Fedora, Ubuntu y openSUSE ya son aptas para los requisitos de las versiones nuevas de Rust y LLVM. En pocas palabras, los cambios que ha incorporado Miguel Ojeda sirven para la calidad general del código del kernel de Linux.

¿Qué cambia realmente para los desarrolladores con Rust en Linux 7.1?

La verdadera duda es saber cómo te afecta si eres un desarrollador que usa Rust en Linux 7.1. Las novedades en cuestión son grandes ventajas para la manera en la que compilas, escribes y optimizas código en el SO del pingüino Tux.

Ahora, los requisitos mínimos actualizados, por lo que se obtienen las funciones necesarias desde la base, con un sistema más coherente y APIs más estables.

A esto hay que sumarle uno de los puntos más relevantes en esta mejora de rendimiento y es la opción experimental "CONFIG_RUST_INLINE_HELPERS".

Se trata de una función que es esencial para integrar helpers que provienen de C en Rust de una manera directa para evitar capas intermedias. A pesar de que es algo que está en prueba, las mejoras han sido verificadas y definitivamente marca un antes y un después.

Esta flexibilidad, más la compatibilidad y todo el soporte detrás, definitivamente plantean el inicio de una nueva era en Linux 7.1. ¿Se hará algo similar con otros lenguajes de programación? Eso está por verse, pero sea como sea, este proyecto es cada vez más sólido y eficiente.

Ahora que la misión Artemis II ha regresado de su viaje de diez días alrededor de la Luna, la misión Apolo 11 que aterrizó en nuestro satélite en 1969, se ha vuelto aún más épica. Ha costado casi una década volver a la Luna, y aún no hemos puesto el pie allí.

Hoy en día se usan ordenadores que son millones de veces más potentes que el modesto Apollo Guidance Computer (AGC), mucho más lento que los primeros ordenadores domésticos que se lanzaron en los años 80 por apenas 200 euros, como el ZX Spectrum o el Commodore 64.

Descargas el código máquina de los viajes a la Luna

El AGC era un ordenador de tamaño de una torre de PC con una CPU a 2 Mhz, con 2 KB de RAM y 69 KB de almacenamiento. Era capaz de ejecutar 85.000 operaciones por segundo. Hoy en día son miles de millones.

Para que te hagas una idea, el ZX Spectrum, uno de los primeros ordenadores domésticos, comercializado en 1982, tenía una CPU Z80A a 3,5 Mhz, con 48 KB de RAM. Era varias veces más potente.

Los ingenieros de la NASA, programando a mano, extrajeron hasta la última gota de potencia de AGC escribiendo el software en código máquina, es decir, directamente en el lenguaje que entiende el hardware.

El software liberado hoy por la NASA se compone de dos programas: Comanche055, que se usaba en el ordenador del cohete Apolo, y Luminary099, el software del módulo lunar que aterrizó en la Luna.

Debido a la escasa memoria RAM de AGC, solo 2 KB (eso son cuatro millones de veces menos que los 8 GB de los ordenadores actuales), el código era increiblemente corto y sencillo para controlar operaciones críticas de las que dependía la vida de los astronautas.

Por ejemplo, un solo fichero controlaba todas las soluciones de emergencia, si algo salía mal. Solo 30 líneas de código controlaban la navegación del cohete y el módulo lunar. ¡30 líneas!

Puedes verlo por tí mismo descargando el sofware de la misión Apolo 11 en este repositorio en GitHub de la NASA. Mejor aún: incluye un emulador del ordenador AGC, para que puedas ejecutar ese código y probar en tu PC el software que llevó a la humanidad a la Luna. No solo es historia, también una lección de programación.

La inteligencia artificial está cambiando el sector de programación para siempre. En lo que va de 2026, ya se está viendo un aumento exponencial del uso de esta herramienta en proyectos backend y frontend.

Sam Altman lo ha advertido en varias ocasiones. Desde los trabajos más sencillos hasta los más complicados están requiriendo el uso de asistentes de IA de generación de código como GitHub Copilot, Cursor, Claude o Gemini.

Esto ha dado como resultado el famoso "vibe coding" (codificación vibratoria), un nuevo método de trabajo basado en prompts que sirve para "programar en lenguaje natural". Por muy loco que suene, los analistas afirman que el verdadero reemplazo de Python es el inglés.

La IA hace que el inglés se convierta en el "lenguaje de programación más importante"

Seguro que has visto más de una noticia donde advierten que la inteligencia artificial va a reemplazar a los desarrolladores. Lamentablemente, no es del todo falso y se puede ver en los nuevos métodos de trabajo Programadores X10 que están aplicando muchas compañías para reducir personal.

¿Estamos cruzando un nuevo umbral de abstracción en el desarrollo de software? ¿Por qué esto está ocurriendo? Como la mayoría de las cosas que están sucediendo en la industria tecnológica, todo gira alrededor de la inteligencia artificial.

Ahora que se puede ser más productivo y los asistentes virtuales cumplen con la función de generar, editar o corregir código en diversos tipos de proyectos, son herramientas cada vez más utilizadas.

A esto se le suma el mencionado vibe coding, que hasta ha hecho que haya ganadores de Hackatón que no tienen un conocimiento al 100% de programación. Entonces, ¿de verdad vale la pena estudiar Python o cualquier otro lenguaje de programación?

La incertidumbre se extiende porque esta tendencia no es solo moda ni hype. Los ecosistemas de Microsoft, OpenAI, Anthropic o Replit se están volviendo fundamentales para este sector.

Por supuesto, estudiar es crucial y si te especializas, seguro que vas a sobrevivir al impacto de la IA. Pues bien, ya que se ha aclarado eso, si estás en busca de un buen lenguaje de programación, por muy extraño que suene, la mayoría de las empresas están poniendo al inglés en un rol protagónico.

Evidentemente, es un idioma y no es algo que cuente con las mismas características que uno de máquinas como C++, JavaScript, Rust y demás.

Según The New Stack, el experto de Omdia, Brad Shimmin, afirma que en realidad el lenguaje humano es crucial para lograr los resultados y seguirá siendo el más importante en el futuro.

“El más grande lenguaje de programación del año tiene que ser un lenguaje humano hablado natural con finalización de código GenAI e incluso herramientas de desarrollo completas como Aider y Cline permitiendo a los desarrolladores utilizar, digamos inglés, como lenguaje de programación declarativo por derecho propio”

Tal y como indica la fuente, un idioma humano destronar a un lenguaje de programación tradicional, aunque no de manera literal. La razón se debe a que el desarrollo principal de los chatbots se realiza en este idioma y se configura de dicha manera.

Por lo tanto, se le conoce en realidad como un "lenguaje de programación declarativo". Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI, fue uno de los primeros en predecirlo cuando mencionó prácticamente lo mismo debido a la generación de código con prompts.

"Decirle a una máquina qué queremos y dejar que ella resuelva el cómo" es una de las cosas en las que se trabaja hoy en día. Por ejemplo, lo ves reflejado en herramientas como GitHub Copilot, Replit, Aider, Cline, Cursor o Zed.

Describir una funcionalidad en inglés es suficiente para obtener código listo para ejecutar, lo cual hace que se convierta en una habilidad digna de la "caja de herramientas de un desarrollador".

No reemplaza al código: cambia quién puede programar y cómo se construye el software

Esto no quiere decir que Python esté muerto, sino que en el futuro aprender inglés podría ser un requisito fundamental para optimizar el trabajo.

Otros expertos como Sriram Devanathan de AWS destacan que el código desde cero va a seguir siendo imprescindible en usos específicos. Además, el criterio, la supervisión y los puntos exactos de cambio son algo irremplazable.

Por otra parte, Eric Newcomer de Intellyx advierte que el inglés es solo para un uso general y que no es suficiente para lograr objetivos detallados.

Está claro que, con el avance, los desarrolladores van a tener la ventaja de invertir menos tiempo en escribir o estructurar las líneas de código, pero eso no quiere decir que sea el fin de Python, JavaScript y otros lenguajes, sino el nacimiento de una nueva manera de trabajar.

Cosas que antes requerían de horas, ahora se logran en minutos si se usa la ingeniería de prompts adecuadamente. De hecho, es posible programar sin saber usar Python, JavaScript, Ruby, PHP y demás lenguajes de programación porque se necesita texto.

En vez de ir contra la corriente, grandes compañías han decidido dar un paso hacia adelante abrazando a este sistema. ¿Cómo lo están haciendo? Lamentablemente, reduciendo el personal, algo que se ha convertido en una tendencia llamada "Programadores X10".

Por un lado podría ser bueno, pero por otro muy malo, un escenario en el que, además de generarse desempleos masivos, también surgen vulnerabilidades sistemáticas que tarde o temprano van a afectar gravemente a las empresas.

¿Qué es Programador X10 y por qué las empresas optan por este concepto de trabajo?

Ya se ha visto antes, una persona sin ser experto ha ganado el hackatón de 2025 con solo usar el "vibe coding", un estilo que consisten en generar los proyectos con prompts en inteligencia artificial.

Al parecer, lo que muchos especialistas habían estado advirtiendo se está cumpliendo y un poco antes de lo esperado. Elon Musk y Bill Gates hablaron hace un tiempo del problema del desempleo y Dario Amodei (CEO de Anthropic) también dijo que la IA remplazaría todo el código en cuestión de meses.

Se podría sumar a la lista otros grandes personajes y tal vez nunca terminaría, incluso Sam Altman cree que muchas profesiones quedarán atrás. Entonces, es evidente que el sector de programación es uno de los principales que se ve afectado por los asistentes virtuales.

Los despidos están comenzando y es principalmente por la curiosa tendencia llamada "Programadores X10". ¿Qué significa esto? Se refiere a reemplazar 10 trabajadores tradicionales por un solo profesional apoyado por inteligencia artificial.

Esto quiere decir que si hay 100 trabajadores y una empresa decide usar este cambio, despediría a 90 y quedaría solo con 10 que usen generación de código con IA o ayuda de parte de esta, ya que la productividad aumenta considerablemente.

Por ejemplo, Salesforce ha optado por una estrategia de agentes de IA para dejar en desempleo a miles e incluso Amazon está recortando puestos corporativos.

Es evidente que las grandes compañías lo están haciendo porque se ahorra una cantidad absurda de dinero y también tiempo en contrataciones u otros gastos adicionales.

El "Desarrollador X10" solo podría generar más problemas

En este momento, cientos de empresas probablemente estén pensando en hacer lo mismo o al menos lo tienen anotado como una posible táctica a futuro, pero lo que no saben es que esto no solamente afecta a aquellos que se quedan sin trabajo.

Es un riesgo crítico porque genera una fragilidad operativa. Según el experto Patricio Campanale de How to Geek, se debe a que las probabilidades de fallos aumentan considerablemente porque no hay redundancia humana que filtre errores específicos y tampoco infraestructura de relevo.

Por ejemplo, si alguien se enferma, se va de vacaciones u otra situación donde los desarrolladores principales no estén, el sistema podría colapsar.

Al mismo tiempo, está la dependencia de IA, lo cual crea más problemas si en algún punto no está disponible. Sesgos, alucinaciones u otros inconvenientes plantean otras vulnerabilidades que no se están considerando del todo.

En vez de confiar ciegamente en herramientas como Claude Code o Codex, la tendencia peligrosa de "Programador X10" debería dejarse a un lado para mantener sistemas de desarrollo distribuido.

Los trabajadores humanos son un activo de alta disponibilidad, capacidad de enfoque preciso y criterios avanzados. Entonces, encontrar un equilibrio entre la tecnología y profesionales humanos es lo que podría servir para un funcionamiento a largo plazo.

Un claro ejemplo de ello es la creciente crisis de memoria que está presionando a fabricantes, gobiernos y empresas a enfocar sus esfuerzos al desarrollo de los sistemas de IA.

En este contexto, las declaraciones de Jensen Huang, CEO de NVIDIA, sacudieron el debate global al afirmar que “nadie debería aprender a programar ya”.

Lejos de ser una provocación vacía, es una predicción importante que permite saber cómo esta tecnología va a redefinir la forma de trabajar de los desarrolladores.

Huang advierte sobre el uso de la IA en la programación y cómo cambiará el aprendizaje

El rápido avance de la IA generativa está cambiando todo a su paso y aprender JavaScript, Python u otro lenguaje de programación es algo que va a ser diferente en el futuro, pero no tanto como para preguntarse si los asistentes virtuales van a reemplazar a los empleados.

En la Cumbre Mundial de Gobiernos en Dubái compartida por el blog oficial de Nvidia, Huang estuvo hablando con el Ministro de IA de los Emiratos Árabes Unidos, S.E., Omar Al Olama.

Durante la conversación querían dejar claro dudas sobre la infraestructura, ubicuidad de las NVIDIA GPU, de cómo “el lenguaje de programación será humano” y de por qué cada país debería ser dueño de su producción de inteligencia.

Una de las cosas que más ha llamado la atención es que menciona “nadie debería aprender a programar ya”. A simple vista, suena complejo y polémico para aquellos que dedican su vida a este sector, pero Huang no propone abandonar el pensamiento computacional ni criticarlo.

Principalmente, se refiere a que el verdadero valor está en saber formular problemas, definir criterios de calidad y verificar resultados, mientras los sistemas generan automáticamente el software necesario con las indicaciones realizadas.

Es un giro del “aprender a programar” tradicional hacia el dominio de trabajar de manera específica y centrada usando las herramientas como GitHub Copilot adecuadamente.

“Nuestro trabajo es crear tecnologías informáticas que nadie tenga que programar y que el lenguaje de programación sea humano: ahora todo el mundo en el mundo es programador —ese es el milagro".

Esto no significa que desaparezca la ingeniería “profunda”. Siempre habrá capas donde el desarrollo de bajo nivel surja, pero para la mayoría de las personas y sectores, el valor estará en fortalecer es la ingeniería de prompts.

El CEO de Nvidia también ha dicho que “todo el mundo… es programador”, ya que el crecimiento de esta tecnología no es algo que afecte únicamente a los desarrolladores.

Profesionales de salud, derecho, logística o educación crean procesos y aplicaciones sin pasar obligatoriamente por código, algo que antes era complicado.

Al mismo tiempo, los asistentes virtuales y varios modelos de IA están buscando enfoques en varias áreas, lo cual también probablemente genere desempleos, tal y como Bill Gates y Elon Musk han advertido sobre la lista negra de profesiones.

Qué puedes hacer hoy para no quedarte atrás

Estudiar programación sigue siendo valioso, pero no para todos ni como objetivo en sí mismo. Si tu trabajo se beneficia de prototipar rápido, integrar APIs, automatizar y similares, entonces sí: el código te da ventaja. De lo contrario, enfoca tu tiempo en modelar problemas y validar resultados con criterio profesional.

En sí, la idea principal es pasar del “cómo escribir cada línea” al “cómo lograr resultados fiables con IA”. Algunas de las cosas que puedes hacer para sobrevivir al impacto de los chatbots es simplemente abrazarla, como crear un “stack personal” y usar bien las fuentes de datos o la retroalimentación en los proyectos.

Este enfoque redefine también la educación tecnológica. Aprender programación sigue siendo útil, pero ya no es el centro de la competencia laboral. Hoy la prioridad pasa por dominar ingeniería de instrucciones y prepararse para adaptarse a un entorno dominado por IA generativa.